Configuración del proyecto

En este capítulo, lo guiaremos a través del proceso de configuración de un proyecto para realizar una regresión logística en Python en detalle.

Instalación de Jupyter

Usaremos Jupyter, uno de los marcos de aprendizaje autom√°tico m√°s utilizados. Si no tiene Jupyter instalado en su m√°quina, desc√°rguelo de aqu√≠… Para la instalaci√≥n, puede seguir las instrucciones en su sitio web para instalar la plataforma. Como sugiere el sitio, es posible que prefiera utilizar Propagaci√≥n de anaconda que viene con Python y muchos paquetes de Python ampliamente utilizados para la computaci√≥n cient√≠fica y el an√°lisis de datos. Esto eliminar√° la necesidad de instalar estos paquetes por separado.

Después de instalar con éxito Jupyter, inicie un nuevo proyecto, su pantalla en este punto se verá así, lista para aceptar su código.

J√ļpiter

Ahora cambie el nombre del proyecto de Untitled1 en Regresión logística haciendo clic en el título del título y editándolo.

Primero, importaremos algunos paquetes de Python que necesitaremos en nuestro código.

Importar paquetes de Python

Para hacer esto, escriba o corte y pegue el siguiente código en su editor de código:

In [1]: # import statements
   import pandas as pd
   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt

   from sklearn import preprocessing
   from sklearn.linear_model import LogisticRegression
   from sklearn.model_selection import train_test_split

Tu Computadora portátil en esta etapa debería verse así:

Computadora port√°til

Ejecute el código haciendo clic en Kilometraje botón. Si no hay errores, ha instalado Jupyter correctamente y está listo para seguir desarrollando.

Las primeras tres declaraciones de importación importan los paquetes pandas, numpy y matplotlib.pyplot a nuestro proyecto. Las siguientes tres declaraciones importan los módulos especificados de sklearn.

Nuestra siguiente tarea es cargar los datos necesarios para nuestro proyecto. Aprenderemos sobre esto en el próximo capítulo.

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