Modelos predictivos en Python

METODOS PREDICTIVOS EN PYTHON

Tecnologico de Estudios Superiores Chalco

Martínez López Diego 4791

Empezar

1. Explicar qué son los modelos predictivos y cómo se utilizan para predecir eventos futuros o tomar decisiones basadas en datos históricos.

Objetivos

2. Describir algunas aplicaciones comunes de los modelos predictivos.

3. Desglosar el proceso de construcción de un modelo predictivo en Python

1. Objetivos

2. Introducción

3. Que es un modelo predictivo

ÍNDICE

4. Desglose de un proceso predictivo

5. Conclusion

6. Bibliografia

Introducción

En esta presentación, exploraremos los modelos predictivos en Python, desde una comprensión fundamental de lo que son y cómo funcionan, hasta su aplicación en diversas áreas. Además, desglosaremos el proceso de construcción de un modelo predictivo paso a paso, desde la recopilación y limpieza de datos hasta la evaluación y optimización del modelo. A medida que avancemos, descubriremos cómo estas poderosas herramientas pueden brindar conocimientos predictivos que impulsan la toma de decisiones en campos tan diversos como el clima, el comercio electrónico, la salud y la gestión empresarial.

¿Qué son los modelos predictivos?

Son herramientas analíticas que utilizan datos históricos para hacer predicciones sobre eventos futuros.

Se basan en patrones y relaciones identificables en datos previos para estimar resultados que aún no han ocurrido.

Estos modelos se aplican en diversas disciplinas, como la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Ayudan a tomar decisiones informadas y a anticipar resultados en una variedad de situaciones

Aplicaciones comunes de los modelos predictivos

Pronóstico de tiempo: Comunmente utilizado para predecir el clima, básandose en datos historicos y observaciones actuales

Marketing y recomendaciones: Las plataformas de comercio electrónico y streaming de contenido utilizan modelos para recomendar productos, música, películas o programas de televisión a los usuarios

Cuidados de Salud: Los modelos se emplean para predecir la probabilidad de que un paciente desarrolle ciertas enfermedades, lo que permite una atención médica más proactiva.

Detección de Fraude: Los modelos predictivos se aplican en la industria financiera para identificar transacciones sospechosas o fraudulentas, ayudando a prevenir el robo de identidad y el fraude con tarjetas de crédito.

Proceso de construcción de un modelo predictivo en Python

Recopilación de datos: Se reúnen datos para el modelado de la base

Limpieza de datos: Eliminacion de datos atípicos y normalización de los datos

Division de datos: Divison en conjunto de entretenimiento y conjunto de prueba

Selección de algoritmo: Algoritmo adecuado según el problema

Entrenamiento de modelo: Se ajusta el modelo, esto implica encontrar los parámetros óptimos

Evaluación de modelo: Se evalua el conjunto en busca de errores

Ajuste y Optimización: Se afinan los hiperparametros del modelo

Conclusión

Los modelos predictivos en Python representan una valiosa herramienta para anticipar eventos futuros y tomar decisiones basadas en datos históricos. Desde predecir el clima hasta recomendar productos en línea, estos modelos tienen aplicaciones en una amplia variedad de campos. A través de un proceso cuidadoso de recopilación, limpieza, selección de características y entrenamiento del modelo, podemos utilizar Python para construir sistemas que nos ayuden a comprender y aprovechar el poder de la predicción. La combinación de datos y algoritmos en Python está cambiando la forma en que abordamos problemas y toma de decisiones, ofreciendo nuevas perspectivas y oportunidades en un mundo impulsado por la información.

Bibliografía

Findemor. (n.d.). Modelos predictivos en Python. Retrieved from https://blog.findemor.es/2018/01/modelos-predictivos-en-python/

AnahuacX: Modelos predictivos con Machine Learning. (n.d.). Retrieved from https://www.edx.org/es/learn/machine-learning/universidades-anahuac-modelos-predictivos-con-machine-learning