<jupyter_start><jupyter_text>Importamos dataset de diabetesDataset obtenido de https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database<jupyter_code>pwd
diabetes = pd.read_csv('/home/human/Dropbox/clusterai/clases/clase_03/clusterai_2019_clase03_dataset_diabetes.csv', delimiter=',')
diabetes.shape
diabetes.head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Preprocesamiento 1) Revisar si hay NaNs. Decidir si eliminar o no las filas que tengan NaNs.<jupyter_code>### Codigo para ver si hay NaNs ####<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>2) Realizar un "pairplot" con seaborn con todas las features.<jupyter_code>### Codigo para "pairplot"####<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Preparar el dataset para Machine Learning 3) Separar los datos con los que vamos a trabajar con Clasificacion. Definir cual sera la matrix X de samples y features y cual sera la variable dependiente/objetivo Y.<jupyter_code>### Codigo para crear las matrices X e Y ####<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>4) Dividir nuestros datos en Train y Test con "train_test_split" de Scikit Learn<jupyter_code>### Codigo para dividir nuestros datos en Train y Test ####<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>5) Realizar autoscaling con el train set. Una vez autoescalados los datos, ajustar los datos del test con el autoscaling realizado.<jupyter_code>### Codigo para autoscaling ####<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Entrenar un modelo clasificador 6) Crear y entrenar un modelo clasificador de Logistic Regression.<jupyter_code>### Codigo entrenar modelo LR ####<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>7) Testear el modelo entrenado con los datos de test.<jupyter_code>### Codigo para testear modelo LR ####<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>8) Evaluar la performance del modelo con Accuracy, AUC ROC, Matriz de confusion.<jupyter_code>### Codigo para evaluar el test de nuestro modelo LR entrenado ####<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>9) Repetir el proceso de entrenamiento con el modelo KNN<jupyter_code>### Codigo para entrenar modelo KNN ####<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>10) Repetir el proceso de entrenamiento con el modelo SVM<jupyter_code>### Codigo para entrenar modelo SVM ####<jupyter_output><empty_output>
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