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Ajuste de datos con Kernels

Project description

Librería con dos módulos para el ajuste de datos con Kernels diferentes.

Módulo 1

Cuenta con una clase que realiza el ajuste de datos de fecha vs cantidad a una curva suave por medio de un kernel gaussiano, tricube o de Epanechnikov y hace su respectiva graficación, a partir de los siguientes datos: path: direccción en que se encuentra el archivo csv que contiene los datos. h: factor que determina la "suavidad" de la curva y la exactitud del ajuste. Entre menor sea su valor más suave será la curva de ajuste pero más se alejará de los datos ingresados y vicecversa. tipo: tipo de kernel a usar, puede ser Gaussiano, Tricube o Epanechnikov. Debe ingresarse de forma literal como string Nota: La columnas del csv a usar deben tener el nombre literal: fecha_actualizacion y nuevos_casos

Módulo 2

Cuenta con una clase que realiza la comparacion grafica entre distintos tipos de kernel para ajuste de datos de fecha vs cantidad a una curva suave y hace su respectiva graficación, a partir de los siguientes datos: path: direccción en que se encuentra el archivo csv que contiene los datos. h: factor que determina la "suavidad" de la curva y la exactitud del ajuste. Entre menor sea su valor más suave será la curva de ajuste pero más se alejará de los datos ingresados y vicecversa. Nota: La columnas del csv a usar deben tener el nombre literal: fecha_actualizacion y nuevos_casos

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SHA256 3b768aa106abe5a1b60e770b8b25988f08ff774e2a51eafd3a5faf53c288b4b6
MD5 e5bc586fdd34f6413504819308197085
BLAKE2b-256 e9edceeec3e7134e48be085f11dfda344f05d07b22ca9f1b032796303a514f58

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