¡Hola, amigos! ¡Prepárense para un viaje divertido en el mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático! Hoy, vamos a crear un modelo de machine learning en Python para predecir resultados en el campo de la gravedad. ¡Y lo haremos con un toque de humor! ¡Vamos allá!
### Paso 1: Importar las Bibliotecas
Primero, necesitamos importar algunas bibliotecas esenciales. En Python, tenemos una gran cantidad de herramientas a nuestra disposición.
« `python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
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### Paso 2: Preparar los Datos
Para crear nuestro modelo, necesitamos datos. En este caso, vamos a usar datos ficticios sobre la gravedad en diferentes planetas.
« `python
# Datos ficticios sobre la gravedad en diferentes planetas
data = {
‘planeta’: [‘Tierra’, ‘Luna’, ‘Marte’, ‘Júpiter’, ‘Saturno’],
‘masa’: [5.972e24, 7.348e22, 6.39e23, 1.898e27, 5.683e26],
‘radio’: [6.371e6, 1.737e6, 3.39e6, 6.991e7, 5.823e7],
‘gravedad’: [9.80665, 1.62, 3.711, 24.79, 10.44]
}
# Convertir los datos a un DataFrame de Pandas
df = pd.DataFrame(data)
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### Paso 3: Explorar los Datos
Antes de entrenar nuestro modelo, es una buena idea explorar los datos para asegurarnos de que todo está en orden.
« `python
print(df.head())
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### Paso 4: Preprocesar los Datos
Ahora, vamos a separar nuestros datos en características (X) y la variable objetivo (y).
« `python
# Características (X) y variable objetivo (y)
X = df[[‘masa’, ‘radio’]]
y = df[‘gravedad’]
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### Paso 5: Dividir los Datos en Conjuntos de Entrenamiento y Prueba
Es importante dividir nuestros datos para evaluar el rendimiento de nuestro modelo.
« `python
# Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
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### Paso 6: Entrenar el Modelo
Vamos a usar una regresión lineal para predecir la gravedad en función de la masa y el radio de los planetas.
« `python
# Crear y entrenar el modelo
modelo = LinearRegression()
modelo.fit(X_train, y_train)
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### Paso 7: Evaluar el Modelo
Ahora, vamos a ver cómo se comporta nuestro modelo en los datos de prueba.
« `python
# Hacer predicciones
y_pred = modelo.predict(X_test)
# Calcular el error cuadrático medio
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f’Error Cuadrático Medio: {mse}’)
# Graficar los resultados
plt.scatter(y_test, y_pred, color=’blue’)
plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], ‘k–‘, lw=4)
plt.xlabel(‘Valores Reales’)
plt.ylabel(‘Predicciones’)
plt.title(‘Predicciones vs Valores Reales’)
plt.show()
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### Paso 8: Hacer una Predicción Divertida
¡Vamos a hacer una predicción divertida! ¿Qué tal si intentamos predecir la gravedad en un planeta de chocolate?
« `python
# Datos ficticios para un planeta de chocolate
planeta_chocolate = np.array([[1.0e27, 1.0e7]])
# Hacer una predicción
gravedad_chocolate = modelo.predict(planeta_chocolate)
print(f’La gravedad en un planeta de chocolate sería aproximadamente {gravedad_chocolate[0]:.2f} ms²’)
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### Conclusión
¡Y eso es todo, amigos! Hemos creado un modelo de machine learning en Python para predecir la gravedad en diferentes planetas. Aunque nuestro modelo es bastante simple, ¡puedes expandirlo y mejorarlo! Recuerda que la clave del aprendizaje automático es experimentar y divertirse. ¡Hasta la próxima aventura de IA! 🚀🤖