Modelos predictivos Machine Learning - Tutorial en español | Matlab

Summary

En esta clase práctica de ciencia de datos, se enseña a predecir la calificación crediticia de nuevos clientes usando machine learning con MATLAB, sin necesidad de conocimientos previos. Se utiliza una base de datos de ratios financieros de empresas y se demuestra cómo importar y clasificar estos datos para predecir si un cliente es buen pagador. El ejercicio muestra paso a paso cómo entrenar y validar modelos de clasificación, destacando la importancia de datos precisos y cómo interpretar los resultados para aplicarlos en negocios.

Takeaways

• 📊 Hoy realizaremos un ejercicio práctico de ciencia de datos o aprendizaje automático, sin necesidad de conocimientos previos.
• 🏢 El ejemplo se basa en una empresa que ofrece créditos a otras empresas y utiliza datos financieros para evaluar a sus clientes.
• 📈 Los datos incluyen ratios financieros como capital de trabajo, utilidad retenida y utilidad antes de impuestos.
• 🔍 El objetivo es predecir la calificación de nuevos clientes usando estos datos para determinar su probabilidad de pago.
• 💾 Importamos la base de datos en MATLAB y preparamos los datos para el modelo de clasificación.
• 🛠️ Usamos MATLAB para clasificar los clientes en categorías (AAA, AA, C) según sus datos financieros.
• 📊 Utilizamos modelos de clasificación como árboles de decisión para entrenar y evaluar nuestro modelo.
• 🔄 La validación cruzada se usa para asegurar que el modelo sea preciso al predecir con datos nuevos.
• 📈 Elegimos el modelo con mayor precisión, en este caso, un árbol de decisión con 87% de precisión.
• 🔍 El modelo nos permite predecir la categoría de un nuevo cliente basándonos en sus datos financieros.
• 💡 Los datos reales y de calidad son cruciales, ya que 'basura dentro, basura fuera' afecta la precisión del modelo.
• 📊 La matriz de confusión y la curva ROC son herramientas importantes para evaluar el rendimiento del modelo.
• 📋 Podemos ajustar y probar el modelo con diferentes datos de clientes para mejorar su precisión.
• 📝 Es fundamental entender y aplicar estos conceptos a sus propios negocios para predecir comportamientos de clientes.

Q & A

¿Qué tipo de ejercicio práctico se realizará en el video?

Se realizará un ejercicio práctico de ciencia de datos o aprendizaje automático para predecir la calificación de crédito de empresas basándose en sus ratios financieros.

¿Es necesario tener conocimientos previos de machine learning para realizar este ejercicio?

No, el ejercicio está diseñado para que no sea necesario tener conocimiento previo sobre machine learning.

¿Qué tipo de información se utiliza para clasificar a los clientes según su calificación de crédito?

Se utilizan ratios financieros como el capital de trabajo, la utilidad retenida sobre activos totales y la utilidad antes de impuestos para dar una calificación de cliente.

¿Cuál es la importancia de tener datos reales y precisos en el aprendizaje automático?

Los datos reales y precisos son cruciales porque si se alimenta al modelo con datos incorrectos o 'basura', el modelo producirá resultados inútiles o 'basura'.

¿Qué software se utiliza para importar y manipular la base de datos en el ejemplo?

Se utiliza MATLAB para importar y manipular la base de datos en el ejemplo.

¿Qué es el 'cross-validation' y cómo se aplica en el ejercicio?

El cross-validation es una técnica para evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático, tomando un subconjunto de los datos para entrenamiento y otro para pruebas, iterando este proceso varias veces.

¿Qué modelo de aprendizaje automático se utiliza en el ejemplo para clasificar a los clientes?

Se utiliza un modelo de árboles de decisión para clasificar a los clientes según su calificación de crédito.

¿Cómo se calcula la precisión del modelo en el ejemplo?

La precisión del modelo se calcula automáticamente por MATLAB después de entrenar el modelo, y se mide en porcentaje.

¿Qué es una 'matriz de confusión' y cómo se utiliza en el análisis del modelo?

Una matriz de confusión es una herramienta estadística que muestra la efectividad del modelo, comparando las predicciones con los valores reales, y ayuda a entender el rendimiento del modelo.

¿Cómo se exporta y utiliza el modelo entrenado para hacer predicciones sobre nuevos clientes?

Después de entrenar el modelo, se exporta y se guarda con un nombre específico. Luego, se utiliza la fórmula del modelo para hacer predicciones en una nueva tabla de datos con características de nuevos clientes.

¿Cómo se puede aplicar lo aprendido en el video a un negocio real?

Se pueden tomar datos de clientes de un negocio real, como ingresos, estado civil, porcentaje de deuda, y utilizar un modelo de aprendizaje automático para predecir y asignar categorías que sean relevantes para el negocio.