From 92661a2a253204626b8d00a8e8869f0ad98cda2f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Angel Mendez Date: Tue, 15 Feb 2022 10:50:51 -0600 Subject: [PATCH] Update 2-Regression/3-Linear/translations/README.es.md Co-authored-by: Alfredo Deza --- 2-Regression/3-Linear/translations/README.es.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/2-Regression/3-Linear/translations/README.es.md b/2-Regression/3-Linear/translations/README.es.md index e30463182..b447a2908 100644 --- a/2-Regression/3-Linear/translations/README.es.md +++ b/2-Regression/3-Linear/translations/README.es.md @@ -88,7 +88,7 @@ from sklearn.preprocessing import LabelEncoder new_pumpkins.iloc[:, 0:-1] = new_pumpkins.iloc[:, 0:-1].apply(LabelEncoder().fit_transform) ``` -Si ahora miras el nuevo dataframe new_pumpkins, ves que todas las cadenas ahora son numéricas. ¡Esto te dificulta el leer pero lo hace más comprensible para Scikit-learn! +Si ahora miras el nuevo dataframe `new_pumpkins`, ves que todas las cadenas ahora son numéricas. ¡Esto te dificulta el leer pero lo hace más comprensible para Scikit-learn! Ahora puedes tomar decisiones más informadas (no sólo basado en ver un gráfico de dispersión) acerca de los datos que mejor se ajustan a la regresión. Intenta encontrar una buena correlación entre dos puntos de tus datos para construir potencialmente un buen modelo predictivo. Como resulta, sólo hay correlación débil entre las Ciudad y el Precio.