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  3. Machine learning con PySpark
  • 1

    Introducción

    Gratuito

    Spark es un marco para trabajar con Big Data. En este capítulo cubrirás algunos antecedentes sobre Spark y Machine learning. A continuación, descubrirás cómo conectarte a Spark utilizando Python y cargar datos CSV.

  • 2

    Clasificación

    Ahora que ya estás familiarizado con la introducción de datos en Spark, pasarás a construir dos tipos de modelos de clasificación: Árboles de decisión y regresión logística. También conocerás algunos enfoques para la preparación de datos.

  • 3

    Regresión

    A continuación aprenderás a crear modelos de Regresión Lineal. También descubrirás cómo aumentar tus datos mediante la ingeniería de nuevos predictores, así como un enfoque sólido para seleccionar sólo los predictores más relevantes.

  • 4

    Conjuntos y tuberías

    Por último, aprenderás a hacer que tus modelos sean más eficaces. Descubrirás cómo utilizar canalizaciones para que tu código sea más claro y fácil de mantener. Luego utilizarás la validación cruzada para probar mejor tus modelos y seleccionar buenos parámetros de modelo. Por último, te adentrarás en dos tipos de modelo de conjunto.

Initializing

Exercicio

Interpretar los coeficientes

El modelo de regresión lineal para la duración del vuelo en función de la distancia adopta la forma

\(\text{duration} = \alpha + \beta \times \text{distance}\)

donde

  • \(\alpha\) - intercepto (componente de la duración que no depende de la distancia) y
  • \(\beta\) - coeficiente (velocidad a la que aumenta la duración en función de la distancia; también llamada pendiente).

Observando los coeficientes de tu modelo podrás deducir

  • qué parte de la duración media del vuelo se pasa realmente en tierra y
  • cuál es la velocidad media durante un vuelo.

El modelo de regresión lineal está disponible en regression.

Instruções

100 XP
  • ¿Cuál es la intercepción?
  • ¿Cuáles son los coeficientes? Esto es un vector.
  • Extrae el elemento del vector que corresponde a la pendiente para la distancia.
  • Halla la velocidad media en km por hora.