Laboratorio 6: Árboles y bosques

Este repositorio contiene un notebook de Jupyter donde se implementan modelos de árboles de decisión y bosques aleatorios para resolver un problema de clasificación utilizando un conjunto de datos de transacciones.

El objetivo del laboratorio es aplicar el flujo completo de un proyecto de Machine Learning, incluyendo:

• Exploración de datos
• Preprocesamiento
• Entrenamiento de modelos
• Evaluación del desempeño

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Contenido del Repositorio

1. arboles_y_bosques.ipynb:
   Notebook principal donde se desarrolla todo el laboratorio:

   • Carga del dataset
   • Exploración de datos (EDA)
   • Preprocesamiento de datos
   • Entrenamiento de modelos:
     • Árbol de decisión
     • Bosque aleatorio
   • Evaluación del modelo utilizando métricas de clasificación

2. requirements.txt:
   Archivo con las dependencias necesarias para ejecutar el notebook.

   • pandas
   • numpy
   • scikit-learn
   • matplotlib
   • seaborn
   • jupyter

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Requisitos

Antes de ejecutar el notebook, asegúrate de tener instaladas las siguientes dependencias:

• Python 3.8 o superior
• Bibliotecas enumeradas en requirements.txt

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Tutorial para configurar el entorno

1. Crear un entorno virtual

Un entorno virtual te permite mantener aisladas las dependencias del proyecto. Sigue estos pasos:

En sistemas Windows:

python -m venv venv

En sistemas MacOS/Linux:

python3 -m venv venv

2. Activar el entorno virtual

En sistemas Windows:

venv\Scripts\activate

En sistemas MacOS/Linux:

source venv/bin/activate

Cuando el entorno virtual esté activado, verás un prefijo (venv) en tu terminal.

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3. Instalar las dependencias

Este repositorio ya incluye un archivo requirements.txt con todas las dependencias necesarias. Una vez que el entorno virtual esté activado, instala las dependencias ejecutando:

pip install -r requirements.txt

Esto instalará automáticamente las librerías necesarias, como pandas, scikit-learn, seaborn, y otras.

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Cómo usar los notebooks

1. Asegúrate de tener el entorno virtual activado.
2. Inicia Jupyter Lab desde la terminal:

   jupyter lab
   

3. Abre el notebook arboles_y_bosques.ipynb y sigue las instrucciones para completar las actividades.