<jupyter_start><jupyter_text>Práctica 2: Aprendizaje automático__Fecha de entrega: 16 de mayo de 2021__El objetivo de esta práctica es aplicar los distintos algoritmos de aprendizaje automático disponibles en la scikit-learn [sklearn](https://scikit-learn.org/stable/) sobre varios conjuntos de datos y aprender a interpretar los resultados obtenidos. La práctica consta de 3 notebooks que se entregarán simultáneamente en la tarea de entrega habilitada en el Campus  Virtual.Lo más importante en esta práctica no es el código Python, sino el análisis de los datos y modelos que construyas y las explicaciones razonadas de cada una de las decisiones que tomes. __No se valorarán trozos de código o gráficas sin ningún tipo de contexto o explicación__.Finalmente, recuerda establecer el parámetro `random_state` en todas las funciones que tomen decisiones aleatorias para que los resultados sean reproducibles (los resultados no varíen entre ejecuciones).  Apartado 1: Clustering __Número de grupo: 16____Nombres de los estudiantes: <NAME> y <NAME>__  1) Carga del conjunto de datosCrea un dataframe a partir del fichero `countries_of_the_world.csv` que se proporciona junto con la práctica. Usa como índice el nombre de los países. Vamos a eliminar la columna `Region` por ser categórica y todas las filas en las que faltan valores usando la operación `dropna`.Muestra el dataframe resultante y explica cuántos países y variables contiene.<jupyter_code>import pandas as pd
df = pd.read_csv('countries_of_the_world.csv')
df.set_index("Country")
df.pop("Region")
df.dropna()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Como bien vemos en el dataframe que acabamos de crear, obtenemos un total de 179 paises(filas) y 19 variables(columnas) asociadas a esos paises. Hemos eliminado la columna Region con df.pop("Region") y todas las filas donde faltaba al menos un elemento con df.dropna()  2) Análisis de los datosEn este notebook vamos a trabajar con un subconjunto de las variables. Crea un nuevo dataframe que sólo contenga las variables `GDP ($ per capita)`, `Literacy (%)`, `Phones (per 1000)`, `Agriculture`, `Industry` y `Service`. ¿Qué crees que representan cada una de esas variables?Analiza razonadamente las distribuciones de cada una de las variables (medias, desviaciones típicas, rangos, ...) y las principales relaciones entre pares de variables (diagrama de dispersión, coeficientes de correlación, ...).<jupyter_code>df = pd.read_csv('countries_of_the_world.csv')
df.iloc[:, [0,8,9,10,16,17,18]]<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.06343577620173364, 'fraction_numerical': 0.013002364066193853, 'mean_word_length': 5.752659574468085, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 11, '<?xml version=': 0, '>': 11, 'https://': 1, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '2', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '538681', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 854, 'n_tokens_neox': 817, 'n_words': 330, 'path': 'Aprendizaje automatico/.ipynb_checkpoints/P1_clustering-checkpoint.ipynb', 'repo_name': 'jesusmoraleda/IA', 'size': '2551'}