Auto Machine Learning + Geo.

En este tutorial paso a paso vamos a aplicar Auto Machine Learning (AutoML) a datos provenientes de análisis geográficos. Para predecir si cierta ubicación (latitud, longitud) en México tiene las condiciones para poner un OXXO (https://www.oxxo.com/) o una tienda de Abarrotes. Todo de acuerdo a los datos de entrenamiento que le aportemos al algoritmo.

Lo primero será definir el problema después extraeremos los datos, generaremos características y dividiremos nuestros datos en conjunto de prueba y entrenamiento. Posteriormente aplicaremos la biblioteca TPOT (http://epistasislab.github.io/tpot/) para encontrar de forma automática un buen flujo de trabajo de Machine Learning.

Si quieres conocer otras librerías de AutoML puedes revisar este artículo: https://medium.com/swlh/8-automl-libraries-to-automate-machine-learning-pipeline-3da0af08f636

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Los datos y la mayoría de las bibliotecas que utilizaremos resultan de las instrucciones publicadas en la Parte 1 y 2 de esta serie de tutoriales:

Definición del Problema

Vamos a entrenar un algoritmo para predecir si cierta ubicación geográfica en México tiene las condiciones para poner un OXXO (tienda de conveniencia) (klass=1) o una tienda de abarrotes (klass=2).

Extracción de Datos

Inicialmente vamos a generar un conjunto de datos con 2 clases a nivel nacional:

  • Clase 1: Coordenadas dónde se ubican los OXXOs en México
  • Clase 2: Selección aleatoria de coordenadas de Tiendas de Abarrotes.

La selección aleatoria de la clase 2 se debe a que en México existe una gran cantidad de Tiendas de Abarrotes y para tener un conjunto balanceado realizaremos dicha selección.

Abel Alejandro Coronado Iruegas, Ph.D.

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