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mcathcarth/Proyecto-final_WBDS

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Proyecto-final_WBDS

1. Instalación

Paquetes requeridos para ejecutar el código:

os: Este paquete proporciona una manera de utilizar funciones dependientes del sistema operativo, como la interacción con el sistema de archivos, la lectura y escritura de variables de entorno y la ejecución de comandos del sistema.

pandas: Este paquete proporciona estructuras de datos de alto rendimiento y herramientas de análisis de datos. Utilizado para la manipulación y análisis de datos.

pip install pandas

sklearn.metrics: Este paquete es parte de scikit-learn y proporciona herramientas para el cálculo de diversas métricas, aquí hacemos uso del Error absoluto medio (MAE), del Error cuadrático medio (MSE) y del R-cuadrado (R2).

pip install scikit-learn

math: Este paquete proporciona funciones matemáticas comunes, lo utilizamos para calcular la raíz del Error cuadrático medio (RMSE)

shutil: Este paquete proporciona una interfaz de alto nivel para la copia y eliminación de archivos y directorios, lo utilizamos para mover los archivos generados al directorio de análisis.

matplotlib.pyplot: Este paquete proporciona una manera fácil de crear distintos tipos de gráficos.

pip install matplotlib

Los paquetes "os", "math" y "shutil" son módulos integrados de Python y no requieren instalación adicional.

2. Corrida:

Descargar y descomprimir compare.zip

  • Opción 1: modificar la linea 18 del script regression_metrics.py con la dirección al directorio “compare

  • Opción 2: ejecutar el script e ingresar por terminal la dirección al directorio “compare

Seguir las indicaciones que se imprimen en pantalla

Al final del análisis se crea un directorio “analysis” dentro del directorio “compare” donde se encuentran los archivos de salida.

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