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Análisis FIFA

SELECCIÓN DE MODELO DE CLASIFICACIÓN A PARTIR DE ESTE PUNTO, Y CON EL DATASETRESULTANTE EL ALUMNO DEBE PROBAR LOSMODELOS DE CLASIFICACIÓN QUE CONSIDERE,ELIGIENDO EL QUE CONSIDERA QUE ES EL MEJORY RAZONANDO SU RESPUESTA. OBJETIVO: DESARROLLAR UN MODELO DE CLASIFICACIÓN QUE EN BASE A LAS CARACTERÍSITCAS FISICAS Y DE JUEGO DE CADA JUGADORESTABLEZCA SI EL MISMO JUEGA EN UNA DE LAS TRES CATEGORÍAS EXISTENTES: DELANTERO, CENTROCAMPISTA O DEFENSA.En este nodose realizan una serie detransformacionespara dejar los datospreparados para el ejercicioNode 8Normalizamos losvalores entre 0 y 1Pasamos las variables categoricas a numéricasNode 391Node 398Node 402Node 403Node 404Node 405Preparación de datospara el ejecicio File Reader Normalizer (PMML) Category To Number arbol de decision Random forest Red Neuronal Scorer (JavaScript) Scorer (JavaScript) Scorer (JavaScript) SELECCIÓN DE MODELO DE CLASIFICACIÓN A PARTIR DE ESTE PUNTO, Y CON EL DATASETRESULTANTE EL ALUMNO DEBE PROBAR LOSMODELOS DE CLASIFICACIÓN QUE CONSIDERE,ELIGIENDO EL QUE CONSIDERA QUE ES EL MEJORY RAZONANDO SU RESPUESTA. OBJETIVO: DESARROLLAR UN MODELO DE CLASIFICACIÓN QUE EN BASE A LAS CARACTERÍSITCAS FISICAS Y DE JUEGO DE CADA JUGADORESTABLEZCA SI EL MISMO JUEGA EN UNA DE LAS TRES CATEGORÍAS EXISTENTES: DELANTERO, CENTROCAMPISTA O DEFENSA.En este nodose realizan una serie detransformacionespara dejar los datospreparados para el ejercicioNode 8Normalizamos losvalores entre 0 y 1Pasamos las variables categoricas a numéricasNode 391Node 398Node 402Node 403Node 404Node 405Preparación de datospara el ejecicio File Reader Normalizer (PMML) Category To Number arbol de decision Random forest Red Neuronal Scorer (JavaScript) Scorer (JavaScript) Scorer (JavaScript)

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Created by: alumno
Created at: 2020-04-29
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