Modelos predictivos Machine Learning - Tutorial en español | Matlab

Ludwig el profesor

19 Feb 202014:33

Summary

TLDREn 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.

Outlines

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📊 Ejercicio práctico de Ciencia de Datos para predecir créditos

El primer párrafo introduce un ejercicio práctico de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático, enfocado en la predicción de créditos para empresas. Se destaca que no se requiere conocimiento previo en Machine Learning. Se menciona un ejemplo de una empresa que clasifica a sus clientes en diferentes categorías basadas en índices financieros, y el objetivo es usar esta información para predecir el tipo de cliente nuevo. Se enfatiza la importancia de usar datos reales y la frase 'si metemos basura, saldrá basura' para resaltar la calidad de los datos. Se describe el proceso de importación de una base de datos en MATLAB y se menciona la necesidad de seleccionar variables numéricas relevantes para el análisis.

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🔧 Uso de MATLAB para modelado de clasificación de créditos

El segundo párrafo detalla el uso de MATLAB para crear un modelo de clasificación. Se describe el proceso de selección de variables categóricas y numéricas, y se enfatiza la relevancia de la variable 'rating' como la variable de interés. Se utiliza la herramienta de clasificación en MATLAB para entrenar el modelo, eligiendo entre diferentes tipos de modelos y utilizando validación cruzada para evaluar la precisión del modelo. Se presenta el uso de una matriz de confusión y la curva ROC para medir la efectividad del modelo, y se destaca que el modelo seleccionado tiene una precisión del 87%. Finalmente, se explica cómo exportar el modelo entrenado y cómo usarlo para predecir la categoría de nuevos clientes.

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📝 Aplicación del modelo de Machine Learning a nuevos clientes

El tercer párrafo se enfoca en la aplicación del modelo de Aprendizaje Automático a nuevos clientes. Se describe cómo crear una nueva tabla en MATLAB y cómo usar la fórmula del modelo para predecir la categoría de un cliente sin una calificación previa. Se ilustra cómo el modelo puede ser ajustado y probado con diferentes valores de variables financieras para predecir el tipo de cliente. Se sugiere jugar con diferentes escenarios para entender cómo los cambios en los ratios financieros afectan la predicción del modelo. Se concluye con la idea de que los participantes han aprendido sobre Machine Learning y cómo aplicarlo a sus negocios, tomando datos de sus clientes para predecir categorías deseadas.

Mindmap

Keywords

💡Ciencia de Datos

La Ciencia de Datos se refiere a la disciplina que involucra el uso de algoritmos y estadísticas para extraer conocimiento y patrones de datos grandes y complejos. En el video, es el tema central ya que se realiza un ejercicio práctico para predecir la calificación de crédito de empresas basándose en diferentes ratios financieros.

💡Aprendizaje Automático

El Aprendizaje Automático es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender y mejorar a través de la experiencia. En el contexto del video, se utiliza para desarrollar un modelo predictivo de calificación de crédito sin necesidad de un conocimiento previo en Machine Learning.

💡Machine Learning

Machine Learning es un término alternativo para el Aprendizaje Automático, que se menciona en el script para enfatizar que el ejercicio práctico es accesible a personas sin conocimiento previo en la materia. Es fundamental para entender cómo se construye el modelo de clasificación de clientes.

💡Base de Datos

Una Base de Datos es una colección organizada de datos que se almacena, gestiona y accede de manera sistemática. En el video, se menciona una base de datos de una empresa de créditos que contiene ratios financieros de empresas, la cual es fundamental para el análisis y predicción de la calificación de crédito.

💡Calificación de Cliente

La Calificación de Cliente es un proceso para evaluar el riesgo de crédito de un individuo o empresa. En el script, se utiliza para describir cómo la empresa clasifica a sus clientes en categorías como Triple A, Doble A, y Triple C, basándose en sus ratios financieros.

💡Modelo

Un Modelo en el contexto de aprendizaje automático es una representación matemática que se utiliza para hacer predicciones o tomar decisiones. En el video, se construye un modelo para predecir la calificación de crédito de nuevos clientes basándose en sus características financieras.

💡Cross-Validation

El Cross-Validation es una técnica en aprendizaje automático que implica dividir los datos en subconjuntos para evaluar la precisión y la estabilidad de un modelo predictivo. En el script, se menciona como un método para validar el rendimiento del modelo de clasificación.

💡Árboles de Decisión

Los Árboles de Decisión son un tipo de modelo de aprendizaje supervisado que se utiliza para la clasificación y la regresión. En el video, se eligen los árboles de decisión como el modelo para entrenar y hacer predicciones sobre la calificación de crédito de los clientes.

💡Precisión

La Precisión es una métrica que mide la proporción de verdaderos positivos sobre el total de casos clasificados como positivos. En el contexto del video, se refiere a la exactitud del modelo en la predicción correcta de la calificación de crédito de los clientes.

💡Matriz de Confusión

La Matriz de Confusión es una herramienta utilizada en el aprendizaje automático para visualizar los resultados de una clasificación. En el video, se menciona como una forma de medir la efectividad del modelo, mostrando cuántos casos fueron correctamente y incorrectamente predichos.

💡Curva ROC

La Curva ROC (Receiver Operating Characteristic) es una curva que representa la relación entre la tasa de verdaderos positivos y la tasa de falsos positivos en diferentes umbrales de decisión. En el script, se menciona como una medida de la calidad del modelo de clasificación, donde un área bajo la curva más cercana a 1 indica un modelo más preciso.

Highlights

Ejercicio práctico de ciencia de datos o aprendizaje automático sin necesidad de conocimiento previo.

Contexto: predecir la calificación de crédito de empresas usando ratios financieros.

Importancia de datos reales y la frase 'si metemos basura, saldrá basura' en el modelo de aprendizaje automático.

Uso de MATLAB para importar y manejar la base de datos de créditos.

Selección de variables numéricas relevantes para el modelo de clasificación.

Aplicación de técnicas de aprendizaje automático en MATLAB para clasificar clientes.

Uso de cross-validation para evaluar el rendimiento del modelo de aprendizaje.

Selección del modelo con mayor precisión y análisis de la matriz de confusión.

Exportación del modelo entrenado para su aplicación en futuras predicciones.

Creación de una nueva tabla para probar la predicción del modelo con datos nuevos.

Uso de la fórmula del modelo para predecir la calificación de un nuevo cliente.

Manipulación de datos de ejemplo para entender cómo afecta la predicción del modelo.

Importancia de ajustar los ratios financieros para predecir correctamente la calificación de crédito.

Aprendizaje de machine learning aplicado a negocios sin conocimiento previo.

Invitación a los asistentes a utilizar los datos de sus clientes para predecir categorías deseadas.

Conclusión del ejercicio práctico y llamado a la acción para aplicar los conceptos aprendidos.