Redes Neuronales| Predicción | SciKitLearn | Machine Learning| Python | ¡Muy básico!

[@javiermonima7628]

Qué buen video. Es muy difícil encontrar a alguien que explique así de bien. GRACIAS!! .. Info si das clases por favor.

[@cctmexico]

¡Muchas, muchas gracias por tan amable comentario! por aquí les avisamos cuando tengamos directos ^_^

[@sunday-thequant8477]

primero video que veo que lo explican de una forma muy intuitiva, felicidades!

[@domingoantoniocruzliriano8482]

gracias por el video, esta es una de las mejores explicaciones que he visto

[@brinoxxxmx4255]

Una gran felicitación por su canal (hacen ver fácil algo que es bastante difícil de comprender :)) ademas me alegra tanto que he buscado muchísima información de ML y modelos y aquí la he encontrado y en español, un gran orgullo que sea Made In Mexico. Abrazos !!!

[@cctmexico]

Este comentario nos hizo el día ☺️, Muchas gracias por tomarte el tiempo, para escribirlo!!🤗 muchos saludos!!

[@ferzim63]

Excelente video! Con el while me diste ideas para poder aplicarlo en otros modelos también! Pulgar arriba y me suscribo! Gracias!,

[@carloschess2010]

Pero qué pedagogia!!! Muchas gracias!!!

[@manuelc2201]

De nuevo muy agradecido excelente video!

[@estebandonnelly6032]

Muchisimas gracias por tener una pagina con tan buen servicio y tan buenos algoritmos

[@cctmexico]

^_^ ¡Nos da mucho gusto saber que te gusta nuestro canal! ¡Muchas gracias a tí, por vernos y dejarnos tan amable comentario!

[@estebandonnelly6032]

@@cctmexico de hecho gracias a esta pagina he avanzado en materias de la u. Y he aprendido la forma de hacer varios programas y por eso siempre muy agradecido con este portal.

[@cctmexico]

¡Excelente! ¡Mucho éxito en tus materias de la Uni! y Qué disfrutes mucho esto de la programación ^_^

[@tatianaandreadavilamartine1733]

genial! eres buena explicando! te entendí super! saluditos desde Colombia!

[@cctmexico]

¡Muchísimas gracias por tan amable comentario, y por vernos! ¡Muchos saluditos hasta la bellísima Colombia!

[@MarisolRamos-1971]

Gracias excelente.y hoy por fin me puse al dia con sus videos ya que he estado complicada de salud, y ahora un gran favor ya pedi uno en otro video , dos favores pueden hacer un video de ecuaciones exponenciales y otro video sobre teoria de conjuntos...gracias :)

[@cctmexico]

¡Estimada Mary! Nos da mucha penita saber que estabas mal de salud :( esperamos que ya estés más recuperada y que esta semana sea excelente para tí! ¿De las ecuaciones exponenciales, nos podrías pegar alguna liga aquí para checar lo que ocupas? y también de la teoría de conjuntos :) Muchas gracias a tí por vernos y que pases un muy lindo Domingo!!

[@MarisolRamos-1971]

Ecuaciones exponenciales www.matesfacil.com/ESO/exponenciales/ejercicios-resueltos-ecuaciones-exponenciales.html Teoría de conjuntos y resolución de problemas clasesmatematicas.blogspot.com/2013/04/teoria-conjuntos-ejercicios-resueltos.html Gracias saludos y abrazos :)

[@cctmexico]

¡Perfecto, vamos a trabajar en eso esperamos tenerlos rápido 😢 !

[@felipepadilla9249]

Felicidades como siempre, muy bien explicado y claro como todos los videos

[@cctmexico]

¡Muchísimas gracias! Nos da mucho gusto saber que los vídeos les agradan ^_^ y muchas gracias por vernos!!

[@JorgeDifot]

Super precisa, sin muchos rodeos.

[@cristianandresbarajasvasqu6501]

Excelente trabajo... gracias por compartirnos este conocimiento...!

[@cctmexico]

¡Muchas gracias por dejarnos tan amable comentario! ^_^

[@LuisFlores-pr5yh]

Hola, este vídeo es justo lo que estaba necesitando, los felicito porque explica todo de manera fantástica. Quisiera saber si tienen un ejemplo parecido pero con más variables independientes, por ejemplo predecir el precio de una casa teniendo en cuenta algunas características (cantidad de habitaciones, cantidad de baños, metros cuadrados, etc.) utilizando redes neuronales. Desde ya muchas gracias.

[@cctmexico]

¡Hola Luis! Muchas gracias por dejarnos tan pero tan amable comentario, suena muy interesante, con mucho gusto lo trabajaremos para el próximo vídeo de Machine Learning, saludos! #petición

[@educandotufe8530]

Muy bien... excelente

[@americopahuara9098]

muchas gracias tus videos son geniales!!! Saludos.

[@cctmexico]

¡Muchas gracias a tí, por vernos y dejar tan amable comentario! :)

[@leonardoeulersantistebanay5087]

Muchas gracias por sus aportes a la ciencia pero ojala puedan realizar un video con el conjunto de datos NSL-KDD que se utilizan para la deteccion de intrusos

[@cctmexico]

¡Muchas gracias a tí por vernos! Con gusto trabajaremos en esos datos, saludos!!

[@luisferneyblancosamudio8007]

Hola gracias por tus aportes

[@cctmexico]

¡Muchas gracias a tí, por vernos! Saludos!

[@rogrp1241]

Muy genial!! más videos asi porfaa

[@cctmexico]

¡Muchas gracias por tan amable comentario!

[@jorgeluismezarecabarren495]

Estimada gracias por tu tiempo, tengo otra duda, se puede realizar la rutina con más de una variable independiente.

[@cctmexico]

Muchas gracias por tan amable comentario ¿Será algo como esto? kzbin.info/www/bejne/iZLYdX2larJ4Y80

[@martyluxor]

Espero puedan ayudarme, junte los datos de los dias/casos de covid y tengo pensados usarlos para predecir cuantos casos habran en la semana que viene, intente con matlab pero no me tira un valor fijo, usando esto podria servir? Es que vi que tiene lo de tiempo/carga yo tengo días/casos, por ahorita lo voy a probar, saludos

[@joseraul3660]

Hola quede gratamente sorprendido sin tanto rollo lo explicaste con bolitas y palitos, te hago una consulta, quiere predecir las fechas y el precio de las acciones de cualquier empresa, es necesario modificar el formato de la fecha me aparece así 2021-07-30, puesto el precio de las acciones si estan en numero decimal, para que lo pueda leer el modelo. Gracias

[@convolucion1981]

Eres genial, like.

[@cctmexico]

¡Muchas gracias por tan amable comentario! ^_^

[@sebastiannietor9724]

Gracias por todos tus videos! Aprendo mucho cada día gracias a ti. Tengo una pregunta, cómo puedo hacer si tengo más datos de entrada para x?

[@cctmexico]

¡Muchas gracias por tan amable comentario! ¿Cómo en cuál minuto del vídeo, se podría aplicar la pregunta? Saludos!

[@sebastiannietor9724]

@@cctmexico En 1:36 por ejemplo si en vez de solo tiempo también tuviera variables como tamaño, peso, precio... Cómo guardo todos los datos en esa variable y cómo puedo hacer para poder entrenar con esos datos

[@bestrecomendations]

Excelente vídeo y muy buena explicación, Muchas Gracias! Me gustaría saber si tienen un ejemplo parecido de predicción de fuga de clientes de una empresa de telecomunicaciones, usando variables como averias, llamadas al call, etc. Muchas Gracias por su respuesta.

[@cctmexico]

Hola! Muchas gracias a tí, por vernos, no tenemos un ejemplo parecido, pero si vemos algo similar, con gusto lo compartimos :)

[@MG-tf4ch]

Excelente video de mexicanos, una gran labor que realizan, el segundo video sobre éste tema no lo encuentro en sus listas de reproducción, ¿que nombre tiene? saludos y gracias de antemano

[@cctmexico]

¡Muchas gracias por tan amable comentario! ¿En qué minuto lo mencionamos? (Para buscar el vídeo que se ocupa)

[@MG-tf4ch]

@@cctmexico Hola muchas gracias, el siguiente vídeo lo menciona en el minuto 8:00 Saludos y gracias

[@ithielsanchezmendez6515]

Hola espero me ayudes, tengo un problema, me asignaron un proyecto el cual es en python es predecir que trailero es el mejor para realizar un viaje espero me ayudes plis

[@martinpratto1475]

EXCELENTE VIDEO. SE PUEDE UTILIZAR PARA EL CASO DE PREDICCIONES CON MÚLTIPLES VARIABLES COMO IMPUTS? GRACIAS!

[@cctmexico]

¡Muchas gracias por tan amable comentario, tal vez este vídeo te sea de utilidad! kzbin.info/www/bejne/iZLYdX2larJ4Y80

[@damianomarsilva3233]

Fantástico, como siempre, un ejemplo de primera. Te consulto: en este caso utilizas dos variables, pero si yo quisiera analizar más datos (ej: edad, altura, peso y presión cardíaca)... ¿cómo lo lograría? ¿tenés algún ejemplo con el ingreso de más de dos variables a una red neuronal? Desde ya muchas gracias por tu ayuda.

[@cctmexico]

Muchas gracias por tan amable comentario, con gusto lo anotamos como #petición para trabajarlo, nos encontramos este otro vídeo que tal vez puede ser de utilidad: kzbin.info/www/bejne/r2TIdGurl9SNmtU

[@jorge1869]

Esa es mi duda también.👍

[@felipeparada1347]

x3 predicción con multiples variables (y saber cuales son las más relevantes)

[@hectorbarreraleon2243]

Excelente video, agradezco mucho que se de a la tarea de explicar temas tan interesantes. Tengo una duda que agradecería mucho si me reponde, ¿qué pasa si no se encuentra un score más alto al que se le condiciona con el while?, al correr el programa , ¿ pasaría iterando un sin fin de veces?, ¿existe una forma de encontrar el mejor score sin condicionar? . Gracias.

[@domingoantoniocruzliriano8482]

hola me pueden ayudar estoy haciendo todo igual pero cuando corro el modelo me da este error ValueError: Expected 2D array, got scalar array instead: array=20. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

[@jorge1869]

Sería interesante videos sobre como lidiar con el overfitting y underfitting. Saludos

[@cctmexico]

¡Es muy interesante la pregunta con gusto lo anotamos como #petición para trabajar en un vídeo de ese tema!

[@leonelruppel7597]

Excelente video! Se puede utilizar para proyectar el tamaño del mercado de un servicio en los próximos 5 años? En los ejes tendría: Y = dinero ($) y en X = años. De no ser este el video indicado por favor indícame cuál de los que has hecho lo sería. Muchas gracias!

[@hip9023]

Muy buen video

[@yilberrojas8306]

Hola corri en googlecolab cargando el archivo .csv desde github como explicas en unos de tus videos para replicar este practica lo raro aqui es que me da el porcentaje pero no me arroja el valor de la prediccion me arroja este error: 0.9987636855682508 --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) in () 20 if mlr.score(X_train, y_train) > 0.95: 21 break ---> 22 print("Prediccion en T=20 minutos ",mlr.predict(20))

[@yilberrojas8306]

ya lo vi el error esta aqui mlr.predict([[20]]))

[@cctmexico]

¡Excelente!

[@osvaldoflor1785]

buen día, tenga la duda de porque no se especifica el tipo de función en la naurona, ya sea sigmoidal etc.

[@cctmexico]

No lo hicimos en este vídeo, por ser muy básico el enfoque, saludos!

[@raybaca2735]

hola es interesante la foorma como lo haces, pero cuando lo aplico en spyder me aparece un error : ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn' y no se como solucionarlo , podrias ayudarme

[@alieghmosquerarueda727]

gracias por el video me gustaria saber como utilizar un modelo predictivo en una aplicacion graciass

[@JesusSanchez-ie1tk]

Muy buena explicación, si quiero crear algo que predisca el tiempo y la temperatura en los próximos días se puede utilizar este como ejemplo o me recomiendan otro de sus vídeos? Gracias

[@cctmexico]

¡Es muy interesante la pregunta con gusto lo anotamos como #petición para trabajar en un vídeo de ese tema!

[@felipeparada1347]

es posible utilizar 2 variables para determianr la carga? de ser así como se podría hacer?

[@cctmexico]

¡Es muy interesante la pregunta con gusto lo anotamos como #petición para trabajar en un vídeo de ese tema!

[@rcaballero19]

Hola, por qué no utilizas ninguna función de activación? Que función de activación es la mejor para casos de predicción?

[@adri123161]

Hola! copie el ejemplo tal cual pero tengo el siguiente error: ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=20. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample. les paso?

[@cctmexico]

Hola :) este vídeo te puede ser de utilidad: kzbin.info/www/bejne/pGalfIxmg76FnNk

[@adri123161]

@@cctmexico muchisimas gracias, se soluciono y entendi el problema.

[@JuanjoADE]

No encuentro la manera de hacer funcionar la linea: x=datos("Tiempo) Me salta el error "DataFrame" object is not callable. Estoy usando Python 3.7, ha cambiado la sintaxis? Gracias!

[@cctmexico]

¿En qué minuto es la línea? Checa si no te falta algún caracter, saludos!

[@ruyruxxx3646]

como lo resolviste amigo? tengo lo mismo

[@JuanjoADE]

@@ruyruxxx3646 Indicándole que el limitador es ";", se hace así: data = pd.read_csv("bateria.csv", sep";") Fíjate en el atributo sep";", un saludo.

[@melanivillavicencio4203]

Si quisiera hacerlo con mas variables no solo tiempo y carga, si podria???

[@cctmexico]

Si, ¿Sería algo como esto? kzbin.info/www/bejne/iZLYdX2larJ4Y80

[@580Tutorial]

En que parte debo tener el archivo "bateria.csv"?

[@cctmexico]

En la carpeta donde se guarde el código

[@estebanviveros5840]

Siempre puedo obtener aproximaciones cercanas a 0,9 por ejemplo? o hay relaciones entre datos que nunca entregarán ese nivel tan bueno de predicción ?

[@cctmexico]

Hola Esteban, así como lo mencionaste depende de la relación entre datos :)

[@jorgeluismezarecabarren495]

Gracias por el tutorial, me ha servido mucho, sin embargo, aunque coloque 42 en el random_state igual me arroja resultados distintos, qué debo hacer???, gracias de antemano

[@cctmexico]

De nada, muchas gracias a tí por vernos! Tal vez podrías probar a guardar el modelo, este vídeo podría servir de guía: kzbin.info/www/bejne/m4jWqIKQl7iieaM

[@luisalbertopanduropartida7084]

Hola que tal cuando quise la predicción me marca un error Este es mi código: import pandas as pd import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split datos = pd.read_csv("bateria.csv") x = datos["Tiempo"] y = datos["Carga"] X = x[:, np.newaxis] xtrain, xtest, ytrain, ytest = train_test_split(X,y) model = MLPRegressor(solver='lbfgs', alpha = 1e-5, hidden_layer_sizes = (3,3), random_state = 1) model.fit(xtrain,ytrain) print("Train: ", model.score(xtrain,ytrain)) print("Test: ", model.score(xtest,ytest)) print('Prediccion: ', model.predict(20)) Y este es el error: Traceback (most recent call last): File "", line 1, in runfile('C:/Users/Luis Panduro/Desktop/Proyecto Final/New proyect/predict.py', wdir='C:/Users/Luis Panduro/Desktop/Proyecto Final/New proyect') File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 827, in runfile execfile(filename, namespace) File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 110, in execfile exec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace) File "C:/Users/Luis Panduro/Desktop/Proyecto Final/New proyect/predict.py", line 26, in print('Prediccion: ', model.predict(20)) File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn eural_network\multilayer_perceptron.py", line 1312, in predict y_pred = self._predict(X) File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn eural_network\multilayer_perceptron.py", line 662, in _predict X = check_array(X, accept_sparse=['csr', 'csc', 'coo']) File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 514, in check_array "if it contains a single sample.".format(array)) ValueError: Expected 2D array, got scalar array instead: array=20. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample. Que es lo que esta pasando, y como lo puedo resolver?

[@cctmexico]

Hola parece que tiene que ver con la forma de los datos (lo puedes checar con shape) o puedes hacer tu pregunta (e incluir el código, si así lo deseas) en stackoverflow.com es completamente gratis, responden muy rápido y tienes la opción de preguntar en Inglés o Español, seguro te ayudarán con ese problema. También aquí te dejamos un vídeo, que te puede servir como guía, para agregar tu pregunta: kzbin.info/www/bejne/jmWZd2VjhN2rp7s

[@kevinalejandro3121]

Si tienen un video de cómo guardar esa red neuronal ya entrenada ??

[@cctmexico]

Sii aquí te lo dejamos: kzbin.info/www/bejne/m4jWqIKQl7iieaM

[@kevinalejandro3121]

@@cctmexico gracias

[@victorisaacgamboatapara6861]

Muchas gracias por el vídeo. He estado siguiendo de inicio a fin el video, hice lo mismo en el mio, pero al final me sale este error: TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer. Trate de buscarle soluciones en el momento, pero aun asi nada.

[@cctmexico]

Parece que tienes un número entero y en algún punto lo ocupas como flotante, por si te es de utilidad te dejamos este vídeo para interpretar errores de Python: kzbin.info/www/bejne/jmWZd2VjhN2rp7s

[@victorisaacgamboatapara6861]

@@cctmexico Ok. Muchas Gracias.

[@estebandonnelly6032]

Hola amiga queria saber como hacer una tienda virtual en c++

[@cctmexico]

Hola Esteban, nos encontramos esta información en Internet, que te puede ser de utilidad: programandooo.blogspot.com/

[@VictorGonzalez-mx4wv]

Hola, gracias por el tutorial, al tratar de correr tu código en la última linea (print("Prediccion en T=20 minutos ", mlr.predict(20))) me da el siguiente error --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) in () 22 break 23 ---> 24 print("Prediccion en T=20 minutos ", mlr.predict(20)) 25 2 frames /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, warn_on_dtype, estimator) 547 "Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if " 548 "your data has a single feature or array.reshape(1, -1) " --> 549 "if it contains a single sample.".format(array)) 550 # If input is 1D raise error 551 if array.ndim == 1: ValueError: Expected 2D array, got scalar array instead: array=20. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample. me podrias ayudar por favor!

[@cctmexico]

Hola, el error dice que necesitar cambiar el formato de los datos con reshape, aquí hay un ejemplo: stackoverflow.com/questions/58682881/recurrent-python-neural-networks-reshape-error

[@santiagovillarroel1]

hola como estas, muchas gracias por tus videos, mira al hacer este ejemplo me marca este eroor ValueError: Expected 2D array, got scalar array instead: array=200. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample. Me podrias ayudara solucionarlo.

[@cctmexico]

¡Muchas gracias por tan amable comentario y por vernos! ¿En qué minuto sería la observación?

[@alexanderraul6728]

Es porque 20 deberia ser un array 2D de numpy y esta escrito como un numero. Intenta prediccion=mlr.predict([[20]]) print("Prediccion en T=20 minutos:", prediccion)

[@Papichulo-lk2gy]

@@alexanderraul6728 Gracias a su aporte corregí el error

[@rogerariasleon3769]

Se puede producir por ejemplo partidos de fútbol?

[@cctmexico]

Si, ¿Qué te gustaría predecir?

[@JorgeRodriguez-ry7bq]

Que buen vídeo, termine de programarlo y entrenar la red. La aproximación es muy buena pero no me deja imprimir la ultima linea para hacer la predicción de un valor "20", me podrían dar algún consejo?

[@cctmexico]

¡Muchas gracias por tan amable comentario y por vernos! ^_^ ¿Sería la línea 28 del código? ¿Qué mensaje de error te manda?

[@Orlandobelli]

@@cctmexico Si en la linea 28 a mi tampoco me sale la predicción para t=20

[@luis96xd]

A mi tampoco me funciona, dice que 20 es un escalar y se esperaba un array 2D 😲

[@rogerariasleon3769]

Algún curso para empezar de ceros?

[@cctmexico]

Hola! Si nos encontramos con esa información con gusto se las compartimos, saludos!

[@luis96xd]

Excelente video, muy buena explicación! 😄 Pero tengo un problema, trato de predecir el valor de 20 y me dice que es un escalar y solo acepta un array 2D Seguí todos los pasos 😨

[@cctmexico]

Hola Luis, muchas gracias por tan amable comentario! Si el código es igualito, podrías revisar a ver si de casualidad no hay un error de dedo, a lo mejor que falten paréntesis para que puedas predecir el valor.

[@luis96xd]

@@cctmexico lo que creo que afectó fue que decía que np.newaxis estaba "obsoleto" y que podría traer fallas, así que hice lo que decía un compañero en comentarios de abajo encerrar el 20 en [[20]] para convertirlo en un numpy array, ya funciona ¡Pero el tutorial está buenísimo! 😄

[@ivanpillaca849]

Buen video . Una consulta ... me sale un error : KeyError: 'Tiempo' . Ya copie todo exacto lo del video pero igual me sale ese error .Agradeceria su ayuda . Saludos

[@cctmexico]

Podrías revisar que la palabra tiempo, no tenga algún error en las partes del código, donde la utilices, saludos!

[@MavsFit]

Obtengo resultado malisimos si uso otro dataset, con los mismos parametros

[@cctmexico]

Entonces es necesario ajustar los parámetros de la red neuronal, para tu dataset

[@MavsFit]

Por que me da un resultado tan malo si uso otro dataset?

[@cctmexico]

Es necesario ajustar los parámetros de la red neuronal, para tu dataset

[@jorgeluismezarecabarren495]

Muy buena ayuda, gracias por todo, tengo este error ValueError: Expected 2D array, got scalar array instead: array=20. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample. este es lo que lo provoca print("Predición en T=20 minutos ", mlr.predict(20))

[@cctmexico]

Hola, muchas gracias por vernos, checa si tienes la línea 17 del código, como en el vídeo.

[@Orlandobelli]

@@cctmexico si esta como el del video

[@betoangelito]

@@cctmexico me sale el mismo error y non puedo corregirlo

[@inuland8229]

igual yo tuve el mismo problema

[@alexanderraul6728]

@@inuland8229 Es porque 20 deberia ser un array 2D de numpy y esta escrito como un numero. Intenta prediccion=mlr.predict([[20]]) print("Prediccion en T=20 minutos:", prediccion)

[@juanspechini2046]

Me da este error: X = x[:, np.newaxis] TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple Como se puede arreglar? Excelente la explicación!

[@videoscall5]

Es por el tipo de datos, debes de sacarlos de un archivo .csv

[@ingpol8]

me aparece error en esta línea x = datos ["Tiempo"]

[@ingpol8]

estoy usando google colab, el código sería igual?

[@cctmexico]

Si, el código es el mismo, con el error que sale puedes buscar en stackoverflow (Viene un botón en Google Colab) para tener una guía de lo que pudiera estar ocasiónandolo.

[@ingpol8]

@@cctmexico me aparece esto: ValueError: Expected 2D array, got scalar array instead: array=20. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

[@ingpol8]

por favor su apoyo, de antemano muy agradecido.

[@MavsFit]

Si quisiera poner 3 columnas para predecir por ejemplo si como fruta? Día Mes Fruta lunes enero no martes marzo no domingo enero si ¿ como lo haria? Despues ponerle por ejemplo, que me dijera poniendo yo un dato, 1 martes de febrero y él me dijera si como o no fruta, tienes algun tutorial o ejemplo de como lograr eso?

[@cctmexico]

Hola Mavs, creemos que puedes utilizar clasificación, aquí te dejamos el vídeo, esperamos que te sea de utilidad: kzbin.info/www/bejne/qWq0fXmuZZeDaLs

[@jimenadiaz5728]

Muy buen vídeo Liliana, Gracias. Yo tengo instalado el python 3.8 pero al correr el código me vota este error: me podrias ayudar? No entiendo que hacer soy principiante. ValueError: Expected 2D array, got scalar array instead: array=20. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

[@esnaydermunoz686]

a mi genera un error

[@cctmexico]

¿Qué dice el error?

[@eduardo1591000]

por que a ti te sale un valor y a mi me sale vector? q---q

[@lizflorizacrisostomomeza1880]

Hola

[@chefrafa6169]

les comparto el mismo código con las nuevas actualizaciones de los parámetros de las librerías usadas. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- import pandas as pd import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor datos=pd.read_csv("puzzle.csv") x=datos["Numeracion"] y=datos["Sucesion"] X=np.array(x)[:,np.newaxis] while True: from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) mlr=MLPRegressor(solver='lbfgs',alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(3,3),random_state=1) mlr.fit(X_train,y_train) print(mlr.score(X_train,y_train)) if mlr.score(X_train,y_train) > 0.98: break prediccion=mlr.predict([[20]]) print("prediccion en T=20min ", prediccion) ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------