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(@nestor-rodriguez)
Registrado: hace 6 meses
Respuestas: 5
25/05/2024 7:16 pm  

He generado un modelo y validado el mismo generando el archivo con la columna de los valores que mi modelo "predice" para los datos del csv de validacion.
Cuando voy a subirlo me dice que debo poner una url... me pueden explicar como subir la solucion del modelo o que cosas se espera que se "suban" a esa url? el modelo? el archivo con los resultados generados, el proceso de limpieza, depuracion y generacion del modelo, los pasos intermedios dados para la carga y para la validacion, etc

 

Este debate ha sido modificado el hace 6 meses por nestor.rodriguez

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(@giani-carlevaro)
Admin
Registrado: hace 4 años
Respuestas: 69
27/05/2024 1:39 am  

Hola Nestor debería permitirte subir la solución csv y un colab con el código o una url que nos puedes copartir un drive para acceder al csv y al colab.

Saludos!


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(@nestor-rodriguez)
Registrado: hace 6 meses
Respuestas: 5
28/05/2024 7:52 pm  

el archivo generado debe tener los mismos datos que el archivo enviado apra validar MAS LA COLUMNA GENERADA POR LA PREDICCION?
O puede ser el resultado del dataframe ya limpio y procesado? por ejemplo si hay mapeos de valores dentro dle mismo campo ?
por ejemplo luego de hacer 
mapeo = {
'C': 1,
'I': 2,
'E': 3,
'R': 4
}
df3['cod_area_escuela'] = df3['cod_area_escuela'].map(mapeo)

El valor de cod_area_escualea en el dataframe quedara con los valores 1,2,3,4 en lugar de C,I,E,R..... eso es valido o debe ir el archivo original tal cual se recibio mas la columna calculada?


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(@giani-carlevaro)
Admin
Registrado: hace 4 años
Respuestas: 69
04/06/2024 7:21 pm  

Hola, el archivo generado va a tener la misma cantidad de filas que “st_verify_data.csv”, lo que tienen que enviar obligatoriamente es una columna con el id y otra con la predicción. Si quieren pueden dejar las demás pero las que necesitamos son esas dos.

La columna a agregar se podría llamar por ejemp. evaluacion_final: La estructura del archivo a entregar será la siguiente:

Columnas:

  1. id: Debe contener los valores de los IDs dados en "st_verify_data.csv".
  2. predicciones: Debe contener las predicciones para cada id, bajo la columna "evaluacion_final".

Ejemplo de Formato del Archivo de Entrega:

___________________

| id  | evaluacion_final |

___________________

| 1   | prediccion1  |

| 2   | prediccion2  |

| 3   | prediccion3  |

___________________

 

Donde "prediccion1", "prediccion2" y "prediccion3" son las predicciones que tu modelo generó para cada ID correspondiente.

Adjunto una imagen.


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(@giani-carlevaro)
Admin
Registrado: hace 4 años
Respuestas: 69
04/06/2024 7:30 pm  

Un posible proceso para generar el archivo de entrega puede ser:  

  1. Cargar "st_verify_data.csv": Cargar el archivo de validación para obtener los IDs.
  2. Generar Predicciones: Usar tu modelo para predecir "evaluacion_final" para cada fila en "st_verify_data.csv".
  3. Crear DataFrame de Entrega: Crear un nuevo DataFrame que contenga las columnas "id" y "evaluacion_final".
  4. Guardar en CSV: Guardar el DataFrame en un archivo CSV.

 

En python podría ser:

import pandas as pd

#Cargar el archivo de validación

verify_data = pd.read_csv('st_verify_data.csv')

predicciones = modelo.predict(verify_data)

#se debe realizar el proceso que se haya realizado a las columnas en el conjunto de entrenamiento

 

#Creamos el DataFrame de entrega, en el siguiente paso hacer solo una delas opciones, ver cual les aplica mejor

#1- una posible opción

entrega = pd.DataFrame({

'id': verify_data['id'],

'evaluacion_final': predicciones

})

#2- otra opción capaz que para visualizar mejor paso a paso el proceso 

entrega = pd.DataFrame(columns=['id', 'evaluacion_final'] )

x=0
for i in verify_data ['id']:
  entrega.loc[x] = [i,predicciones [x]]
  x = x+1
 
 
 

#Guardamos el DataFrame en un archivo CSV

entrega.to_csv('archivo_entrega.csv', index=False)


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(@giani-carlevaro)
Admin
Registrado: hace 4 años
Respuestas: 69
04/06/2024 7:40 pm  

Respecto a: 

El valor de cod_area_escualea en el dataframe quedara con los valores 1,2,3,4 en lugar de C,I,E,R..... eso es valido o debe ir el archivo original tal cual se recibio mas la columna calculada?

Respuesta:

Está bien lo que pones, me corriges cualquier cosa pero creo que hicistes ese cambio para que el modelo pueda procesar la columna, en la entrega no va a afectar dado que la evaluación se va a tomar en base al id y su respectiva predicción (si aprobo o no)

Lo único que quizás te sirve re pensar es si se puede ser que al pasarle 1,2,3,4 el algoritmo interprete que es una ponderación, o sea, el 1 > 2 eso se corresponde con por ejemplo C > I. Si esa consideración no corresponde para pasar a valores quizás puede aplicar algún tipo de codificación como:

  • Codificación One-Hot
  • Codificación Ordinal
  • Codificación Basada en Frecuencia, entre otras. 

Agrego un ejemplo de One-hot:

data = {'cod_area_escuela': ['C', 'I', 'E', 'R']} 

df = pd.DataFrame(data)

#Aplico codificación one-hot

df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=['cod_area_escuela'])

 

adjunto lo que quedaría de df_encoded

Cualquier problema que te surja vuelves a escribir, saludos!

Esta publicación ha sido modificada el hace 5 meses 2 veces por giani.carlevaro

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(@giani-carlevaro)
Admin
Registrado: hace 4 años
Respuestas: 69
19/07/2024 2:26 am  

Un posible proceso para generar el archivo de entrega puede ser:  

Cargar "st_verify_data.csv": Cargar el archivo de validación para obtener los IDs.
Generar Predicciones: Usar tu modelo para predecir "evaluacion_final" para cada fila en "st_verify_data.csv".
Crear DataFrame de Entrega: Crear un nuevo DataFrame que contenga las columnas "id" y "evaluacion_final".
Guardar en CSV: Guardar el DataFrame en un archivo CSV.

Esta publicación ha sido modificada el hace 4 meses por giani.carlevaro

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(@giani-carlevaro)
Admin
Registrado: hace 4 años
Respuestas: 69
21/07/2024 11:11 pm  

Podría ser:

import pandas as pd

#Cargar el archivo de validación

verify_data = pd.read_csv('st_verify_data.csv')

predicciones = modelo.predict(verify_data)

#se debe realizar el proceso que se haya realizado a las columnas en el conjunto de entrenamiento

#Creamos el DataFrame de entrega, en el siguiente paso hacer solo una delas opciones, ver cual les aplica mejor

#1- una posible opción

entrega = pd.DataFrame({

'id': verify_data['id'],

'evaluacion_final': predicciones

})

#2- otra opción capaz que para visualizar mejor paso a paso el proceso

entrega = pd.DataFrame(columns=['id', 'evaluacion_final'] )

x=0

for i in verify_data ['id']:

entrega.loc[x] = [i,predicciones [x]]

x = x+1

 

#Guardamos el DataFrame en un archivo CSV

entrega.to_csv('archivo_entrega.csv', index=False)
Esta publicación ha sido modificada el hace 4 meses 2 veces por giani.carlevaro

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