Este laboratorio aborda algoritmos de clasificación avanzados en inteligencia artificial. Los estudiantes profundizarán en métodos como Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM) y Random Forest, aplicándolos en casos prácticos reales.
- Preguntas Teóricas: Comprender conceptos clave de Naive Bayes, SVM y Random Forest.
- Naive Bayes para Clasificación de Mensajes: Implementar un clasificador Naive Bayes para diferenciar entre mensajes 'ham' y 'spam'.
- Clasificación en League of Legends: Utilizar SVM y Árboles de Decisión para predecir los resultados de partidas de League of Legends.
- Analizar y preparar los datos para el modelado.
- Implementar los algoritmos solicitados desde cero y comparar con versiones de librerías.
- Evaluar los modelos usando métricas adecuadas y realizar un análisis exhaustivo de los resultados.
Antes de comenzar a trabajar en el notebook, es necesario instalar las dependencias requeridas. Estas dependencias están especificadas en el archivo requirements.txt. Para instalarlas, ejecute el siguiente comando en su terminal:
pip install -r requirements.txt
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Abre tu terminal y navega al directorio del proyecto.
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Ejecuta Jupyter Notebook:
jupyter notebook -
Abre el archivo
.ipynben la interfaz de Jupyter que se abre en tu navegador.