Introducción
Este módulo es una continuación de los dos anteriores de la ruta de aprendizaje Predicción de retrasos en el lanzamiento de cohetes con aprendizaje automático.
Sugerencia
Para obtener mejores resultados, trabaje este módulo justo después de completar el módulo anterior de esta ruta de aprendizaje: Recopilación y manipulación de datos. De lo contrario, podría tropezarse con errores u obtener resultados diferentes. Si esto ocurre, puede volver a ejecutar los comandos del módulo anterior antes de empezar este.
Antes, ha importado 300 filas de datos meteorológicos que representaban 60 lanzamientos de cohetes, más los dos días anteriores y posteriores a un lanzamiento. A través de una versión simplista de limpieza y manipulación de datos, ha llevado los datos a un lugar donde puede empezar a usar algoritmos de aprendizaje automático para recopilar información sobre ellos.
En este módulo, usará un clasificador de árbol de decisión para obtener información de datos meteorológicos y de lanzamiento de cohetes sin procesar. Este módulo se centrará en un análisis local de los datos mediante scikit-learn.
Sugerencia
Este módulo forma parte de una experiencia de aprendizaje multimodal. Siga las instrucciones con un tutorial en vídeo del módulo en una pestaña nueva.
Objetivos de aprendizaje
En este módulo, comenzará por descubrir:
- La importancia de la elección de las columnas.
- El procedimiento para dividir los datos a fin de entrenar y probar eficazmente un algoritmo de aprendizaje automático.
- El procedimiento para entrenar, probar y puntuar un algoritmo de aprendizaje automático.
- El procedimiento para visualizar un modelo de clasificación de árbol.