4.2. Ejemplo de regresión logística en el contexto de la educación especial

-


Regresión logística en el contexto de la educación especial



Link de Google Colab de código

Ejemplo de regresión logística en el contexto de la educación especial puede ser de ayuda en varios aspectos:

  1. Predicción de necesidades especiales: El modelo de regresión logística puede predecir la probabilidad de que un estudiante tenga necesidades especiales basado en características como edad, género, apoyo familiar, discapacidad de aprendizaje y discapacidad física. Esta predicción puede ser útil para identificar a los estudiantes que podrían requerir atención o servicios adicionales en el entorno educativo.

  2. Identificación temprana de factores de riesgo: Al analizar cómo diferentes variables están asociadas con la probabilidad de tener necesidades especiales, se pueden identificar factores de riesgo potenciales. Por ejemplo, si el modelo muestra que la discapacidad de aprendizaje está fuertemente asociada con la necesidad de apoyo adicional, las instituciones educativas podrían centrarse en estrategias de detección temprana o en proporcionar recursos específicos para esos estudiantes.


  4. Planificación de recursos y servicios: Con base en las predicciones del modelo, las escuelas o instituciones educativas pueden anticipar y planificar recursos, apoyos y servicios adicionales para atender las necesidades especiales de los estudiantes. Esto incluye asignación de personal, programas de apoyo, adaptaciones curriculares y materiales específicos.

  5. Enfoque en la intervención temprana: Al identificar a los estudiantes que podrían beneficiarse de intervenciones tempranas o programas específicos, se pueden implementar estrategias para ayudarles a tener éxito académico y social, minimizando las barreras que puedan enfrentar en su educación.

  6. Monitoreo y evaluación continua: El modelo puede ser parte de un sistema de monitoreo continuo para evaluar la eficacia de las intervenciones y adaptarlas según las necesidades cambiantes de los estudiantes. Esto permite una retroalimentación constante y ajustes en los enfoques educativos.

En resumen, la regresión logística en el contexto de la educación especial puede ayudar a las instituciones educativas a identificar, anticipar y abordar las necesidades específicas de los estudiantes, permitiendo una atención más personalizada y efectiva para promover su desarrollo académico y bienestar.

Ejemplo centrado en la educación especial utilizando un dataset ficticio que represente características relacionadas con estudiantes de educación especial y la predicción de ciertas necesidades o condiciones especiales.

Link de Google Colab de código

Primero, generaré un conjunto de datos de ejemplo y luego ejecutaré un modelo de regresión logística sobre estos datos en Google Colab.

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

# Generar un dataset ficticio de educación especial
np.random.seed(42)
num_students = 1000

# Variables independientes (características)
age = np.random.randint(5, 18, num_students)
gender = np.random.choice(['Male', 'Female'], num_students)
family_support = np.random.choice(['Yes', 'No'], num_students)
learning_disability = np.random.choice(['Yes', 'No'], num_students)
physical_disability = np.random.choice(['Yes', 'No'], num_students)

# Variable dependiente (necesidades especiales)
special_needs = np.random.choice(['Yes', 'No'], num_students)

# Crear un DataFrame con los datos generados
data = pd.DataFrame({
    'Age': age,
    'Gender': gender,
    'Family_Support': family_support,
    'Learning_Disability': learning_disability,
    'Physical_Disability': physical_disability,
    'Special_Needs': special_needs
})

# Convertir variables categóricas en variables dummy (one-hot encoding)
data = pd.get_dummies(data, drop_first=True)

# Separar las características y la variable objetivo
X = data.drop('Special_Needs_Yes', axis=1)  # Variables independientes
y = data['Special_Needs_Yes']  # Variable objetivo

# Dividir los datos en conjunto de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Crear el modelo de regresión logística
model = LogisticRegression()

# Entrenar el modelo

model.fit(X_train, y_train)

# Realizar predicciones en el conjunto de prueba
predictions = model.predict(X_test)

# Evaluar el rendimiento del modelo
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, predictions)
classification_rep = classification_report(y_test, predictions)

print(f'Exactitud del modelo: {accuracy}')
print(f'Matriz de confusión:\n {conf_matrix}')
print(f'Reporte de clasificación:\n {classification_rep}')

# Gráfico de la matriz de confusión
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(conf_matrix, annot=True, cmap='Blues', fmt='g', cbar=False)
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('Actual')
plt.title('Matriz de Confusión')
plt.show()

Resultado

Exactitud del modelo: 0.41 Matriz de confusión: [[37 51] [67 45]] Reporte de clasificación: precision recall f1-score support 0 0.36 0.42 0.39 88 1 0.47 0.40 0.43 112 accuracy 0.41 200 macro avg 0.41 0.41 0.41 200 weighted avg 0.42 0.41 0.41 200



Este código generará un conjunto de datos ficticio sobre educación especial, con variables como edad, género, apoyo familiar, discapacidad de aprendizaje, discapacidad física y necesidades especiales. Luego, realizará una regresión logística para predecir las necesidades especiales en función de estas características.
Código modificado para descargar el conjunto de datos ficticio en formato CSV desde Google Colab.


import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
from google.colab import files  # Esta librería nos permitirá descargar archivos desde Colab

# Generar un dataset ficticio de educación especial
np.random.seed(42)
num_students = 1000

# Variables independientes (características)
age = np.random.randint(5, 18, num_students)
gender = np.random.choice(['Male', 'Female'], num_students)
family_support = np.random.choice(['Yes', 'No'], num_students)
learning_disability = np.random.choice(['Yes', 'No'], num_students)
physical_disability = np.random.choice(['Yes', 'No'], num_students)

# Variable dependiente (necesidades especiales)
special_needs = np.random.choice(['Yes', 'No'], num_students)

# Crear un DataFrame con los datos generados
data = pd.DataFrame({
    'Age': age,
    'Gender': gender,
    'Family_Support': family_support,
    'Learning_Disability': learning_disability,
    'Physical_Disability': physical_disability,
    'Special_Needs': special_needs
})

# Convertir variables categóricas en variables dummy (one-hot encoding)
data = pd.get_dummies(data, drop_first=True)

# Guardar el dataset como un archivo CSV
data.to_csv('education_special_dataset.csv', index=False)

# Descargar el archivo CSV generado
files.download('education_special_dataset.csv')

Este código generará el dataset ficticio de educación especial y lo guardará como un archivo CSV llamado 'education_special_dataset.csv'.

Link de Google Colab de código

https://colab.research.google.com/drive/1fZpf9vKjTCRjtk1oWwf1zpdOAGPsgk4S?usp=sharing

Comentarios

Publicar un comentario

Entradas populares de este blog

5. Árboles de Decisión

-
Imagen
  Aplicación Práctica: Árboles de Decisión (Aprendizaje Supervisado) Enlace a Google Colab  para ver nuestro código  Los árboles de decisión son modelos de aprendizaje automático utilizados tanto para problemas de clasificación como de regresión. Se llaman así debido a su estructura similar a un árbol, compuesta por nodos, ramas y hojas. Nodos: Representan características o atributos en los datos. En un árbol de decisión, cada nodo representa una pregunta o prueba sobre alguna característica. Ramas: Conectan los nodos y representan el resultado de una prueba o una decisión tomada basada en una característica. Nodos Hoja: Son los nodos terminales del árbol y representan una etiqueta o valor de salida, ya sea la clasificación en problemas de clasificación o el valor predicho en problemas de regresión. El árbol se construye a partir de los datos de entrenamiento, donde el modelo busca la mejor característica para dividir los datos en subconjuntos más puros en términos de ...
Leer más

4. Regresión Logística (Aprendizaje Supervisado)

-
Imagen
Aplicación Práctica: Regresión Logística (Aprendizaje Supervisado) Link del dataset: https://colab.research.google.com/drive/1a_O39OaaGWz5rOksDx21Efdbanbt1A-H?usp=sharing La regresión logística es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado principalmente para problemas de clasificación. Aunque su nombre incluye "regresión", se emplea para predecir la probabilidad de que una observación pertenezca a una categoría específica, no para predecir valores continuos como en la regresión lineal. En esencia, la regresión logística modela la relación entre una variable dependiente categórica (la variable de respuesta o la clase a predecir) y una o más variables independientes (predictoras o características) mediante el uso de la función logística o sigmoide. Esta función transforma la salida de una combinación lineal de las variables independientes en un valor entre 0 y 1, que representa la probabilidad de que la observación pertenezca a una determinada clase. El proceso de entre...
Leer más