¡Hola, comunidad! 🎉
Mi nombre es Rubén, y en este vídeo aprenderás cómo utilizar RapidMiner para aplicar modelos predictivos a datos climatológicos. Exploraremos cómo configurar modelos de análisis y crear visualizaciones claras y efectivas que permitan interpretar patrones climáticos.
Capítulos:
- 0:00 – Intro
- 0:32 – ¿Qué es RapidMiner y cómo ayuda en el análisis de datos?
- 0:51 – Herramientas útiles de la interfaz RapidMiner
- 1:52 – Importar datos limpios (wdbc.data)
- 3:15 – Conexión de módulos/operadores
- 3:40 – Módulo operador: Decision Tree
- 4:11 – Solución al error campo primario
- 5:17 – Resultado modelo salida Tree
- 5:28 – Módulo operador: Cross Validation
- 6:20 – Configurar módulo: Cross Validation
- 7:25 – Módulo operador: Performance (Binominal)
- 9:28 – Ejecutar proceso y ver resultados
- 10:13 – Módulo operador: Support Vector Machine
- 11:17 – Ejecutar proceso y ver resultados
- 11:34 – Módulo operador: Store
- 13:11 – Ejemplo plantillas de RapidMiner
- 16:09 – Suscríbete al canal, dale like y comenta.
#Descripción del #Proyecto:
Este tutorial pertenece a una serie dedicada al análisis de datos climatológicos. En este vídeo, usamos RapidMiner para aplicar algoritmos de predicción y visualizar los resultados de manera efectiva.
Aprenderás a:
1️⃣Configurar modelos predictivos como regresión lineal y análisis de series temporales.
2️⃣Interpretar patrones climáticos mediante gráficos.
3️⃣Exportar resultados y visualizaciones en formatos PDF y PNG.
Recursos utilizados:
🔵RapidMiner Studio 9.7.
🔵Datos limpios procesados previamente con OpenRefine.
Conclusión:
Espero que este vídeo te ayude a implementar análisis predictivos con RapidMiner. Si te gustó el contenido, ¡dale like, suscríbete y compártelo con tus amigos! 🎥👍
Recursos y enlaces útiles:
🔵Código y configuraciones en mi 📂GitHub: 🌐https://github.com/RubenGamezTorrijos
🔵Más contenido en mi web: 🌐https://www.torrijos.me
🔵Cursos y formación en 🎓GATORU ACADEMY: 🌐https://www.gatoru.com
