[lab-supervised-learning] BlancadeOchoa

[BlancadeOchoa]

Hola Juan!!!

Pues menos mal que estos labs eran cortitos...

He tenido algunas dudas haciendo este lab, la primera ha sido que noseque porque de vez en cuando en el challenge 4 cuando usaba esto: websites_1['WHOIS_COUNTRY'].unique() o con count_values() , saltaba un KEY ERROR y no entiendo muy bien porque... he tenido que reiniciar varias veces el kernel y meter todas en una misma celda porque sino no me dejaba hacerlo... puede tener algo que ver con que se gasta?? no entiendo sino.... La segunda duda es al final del lab en el challenge 6 no entiendo muy bien como se tiene que interpretar la confusion matrix...

Muchas gracias!!!

[WHYTEWYLL]

Hello hello! 😄

Vamos por este cortito lab 🙄 .

• 1. You will create a correlation matrix using the numeric columns in the dataset. Para eso necesitamo seleccionar aquellos datos, que sean numéricos! Con .select_dtypes
• 2. Buscamos lo mismo, dropeando las columnas que menos relación tienen.
• 4. Podriamos meter esto, para no repetir tanto codigo , no?

     websites_1['WHOIS_COUNTRY'] = websites_1['WHOIS_COUNTRY'].replace(to_replace ="United Kingdom", value ="UK") 
     websites_1['WHOIS_COUNTRY'] = websites_1['WHOIS_COUNTRY'].replace(to_replace ="[u'GB'; u'UK']", value ="UK") 
     websites_1['WHOIS_COUNTRY'] = websites_1['WHOIS_COUNTRY'].replace(to_replace ="GB", value ="UK") 
     websites_1['WHOIS_COUNTRY'] = websites_1['WHOIS_COUNTRY'].replace(to_replace ="se", value ="SE")
     websites_1['WHOIS_COUNTRY'] = websites_1['WHOIS_COUNTRY'].replace(to_replace ="us", value ="US")
     websites_1['WHOIS_COUNTRY'] = websites_1['WHOIS_COUNTRY'].replace(to_replace ="Cyprus", value ="CY")
     websites_1['WHOIS_COUNTRY'] = websites_1['WHOIS_COUNTRY'].replace(to_replace ="ru", value ="RU")

Muy buen trabajo! Sigue así! 🚀 🚀