K-Vecinos Más Cercanos (KNN) para Clasificación con Python

Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2021, 4 de Octubre). K-Vecinos Más Cercanos (KNN) para Clasificación con Python [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video]. 👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado. 🌐 Para conocer más sobre Octavio Gutiérrez, visita su perfil en LinkedIn https://www.linkedin.com/in/octaviogutierrez/ Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender: 1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos. ******************************************** En este video se explica visualmente una de las técnicas de aprendizaje de máquina más utilizadas: K-vecinos más cercanos (KNN por sus siglas en inglés) como #Clasificador. Además, se presenta un caso práctico para aterrizar los conceptos. KNN se programa utilizando la librería Scikit-Learn de Python. Índice del Video: 0:00 Interpretación básica 2:14 Datos y contexto 4:00 Pagadores vs deudores 8:25 Explicación KNN 10:22 Construcción modelo 17:20 Evaluación 25:12 Regiones de clases ⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias. ⭐ De la co-fundadora de Código Máquina, productos de cosmética natural SINHAKI: https://www.amazon.com.mx/stores/sinHaki/page/1BD34FBC-C0F9-44F5-AC69-520634334C61?ref_=ast_bln El código y datos del video están disponibles en GitHub https://github.com/CodigoMaquina/code #CienciaDeDatos #AprendizajeDeMaquina #DataScience #MachineLearning #ScikitLearn #python