Explicación del Código de Clasificación con RandomForest y Preprocesamiento con MinMaxScaler

Este código realiza un proceso completo de clasificación usando un Random Forest Classifier y preprocesamiento de datos con MinMaxScaler. Vamos a desglosar cada parte:

1. Importación de Librerías

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

• MinMaxScaler: Esta herramienta de la librería sklearn.preprocessing se usa para escalar los datos dentro de un rango específico (en este caso, entre 0 y 1).
• RandomForestClassifier: Es un clasificador basado en el algoritmo de Random Forest de la librería sklearn.ensemble, que combina varios árboles de decisión para mejorar el rendimiento en clasificación.

2. Lectura de Datos

df = pd.read_csv("tarjetas_credito.csv")

• Se lee el archivo CSV denominado "tarjetas_credito.csv" y se carga en un DataFrame de pandas, llamado df.

3. Normalización de los Datos

escala = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
normado = escala.fit_transform(df)
df = pd.DataFrame(normado, columns=df.columns)

• MinMaxScaler: Se crea un objeto escala para normalizar las características (columnas) del DataFrame df a un rango de 0 a 1.
• fit_transform: Aplica la normalización a todos los datos del DataFrame df, transformándolos a un nuevo rango.
• Luego, los datos transformados se convierten nuevamente en un DataFrame y se asignan las mismas columnas que el original.

4. Separación de Características y Etiqueta

X = df.iloc[:, :-1]
y = df.iloc[:, -1]

• X: Contiene todas las columnas del DataFrame df excepto la última, que son las características (inputs).
• y: Contiene solo la última columna, que es la etiqueta (output o variable objetivo).

5. División en Conjunto de Entrenamiento y Prueba

X_entrenamiento, X_prueba, y_entrenamiento, y_prueba = train_test_split(X, y, train_size=0.7, random_state=1)