El análisis predictivo es una técnica de machine learning que utiliza datos históricos y algoritmos estadísticos para predecir resultados futuros. Python es una herramienta clave en este campo, gracias a su amplia gama de bibliotecas especializadas como Pandas, NumPy, Scikit-learn y TensorFlow.
En esta publicación, profundizamos en cómo Python se utiliza para construir modelos predictivos que pueden anticipar tendencias y comportamientos. La imagen ilustra este concepto, mostrando gráficos estadísticos, modelos predictivos y fragmentos de código Python, todos centrados en la temática de predicción y pronóstico.
El análisis predictivo en Python abarca desde la regresión lineal y logística hasta redes neuronales complejas y algoritmos de aprendizaje profundo. Estos modelos son aplicados en diversos campos, como finanzas, marketing, salud y más, para tomar decisiones basadas en datos y predecir futuras tendencias o eventos.
import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error # Cargamos los datos datos = pd.read_csv('housing.csv') # Preprocesamos los datos # (Aquí irían pasos como limpieza de datos, transformaciones, etc.) # Dividimos los datos en características y etiquetas X = datos.drop('precio', axis=1) y = datos['precio'] # Dividimos en conjuntos de entrenamiento y prueba X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # Creamos el modelo de Random Forest modelo = RandomForestRegressor(n_estimators=100) # Entrenamos el modelo modelo.fit(X_train, y_train) # Hacemos predicciones predicciones = modelo.predict(X_test) # Evaluamos el modelo mse = mean_squared_error(y_test, predicciones) print("Error cuadrático medio:", mse)
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