idmbd -- Innovando el Desarrollo de Modelos a través del Big Data

1. Limpieza automatizada de datos; identificar los valores y / o filas no válidas y resolver automáticamente el problema, sea él NaN, falta de datos, valores atípicos, valores poco fiables, fuera del rango. Tu grupo debe pensar que solución quiere dar a cada situación e implementarla.

DataCleaning(dataframe)

El parámeto de entrada del método es un dataframe. Como salida nos devolverá un nuevo dataframe.

2. Creación automática de ratio y selección de los mejores ratios utilizando Principal Component Analysis y árbol de decisión. Mediante combinaciones de variables X y Y de la siguiente forma:

• (X-Y)/Y
• X+Y
• X*Y
• X/Y
• X-Y
• X^2

Ratios_PCA_DT(dataframe, 'nombre_col_target')

Los parámetros de entrada del método son un dataframe y el nombre de la columna target. Como salida nos devolverá un nuevo dataframe con los ratios generados y seleccionados.

3. Utilizar Algoritmo Genético para estimar los parámetros de la regresión en una Regresión Logística

GeneticLogisticRegression(dataframe, 'nombre_col_target')

Los parámetros de entrada del método son un dataframe y el nombre de la columna target. Como salida nos devolverá una lista con los parámetros de la regresión logística.

Instalación

Para Python 2.x y Python 3.x respectivamente:

pip install idmbd
pip3 install idmbd