code: #!/usr/bin/env python3
  # -*- coding: utf-8 -*-
  """
  Created on Tue Mar  5 12:45:44 2019
  
  @author: juangabriel
  """
  
  # Regresión polinómica
  
  # Cómo importar las librerías
  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  import pandas as pd
  
  # Importar el data set
  dataset = pd.read_csv('Position_Salaries.csv')
  X = dataset.iloc[:, 1:2].values
  y = dataset.iloc[:, 2].values
  
  
  # Dividir el data set en conjunto de entrenamiento y conjunto de testing
  """
  from sklearn.model_selection import train_test_split
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0)
  """
  
  # Escalado de variables
  """from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  sc_X = StandardScaler()
  X_train = sc_X.fit_transform(X_train)
  X_test = sc_X.transform(X_test)"""
  
  # Ajustar la regresión lineal con el dataset
  from sklearn.linear_model import LinearRegression
  lin_reg = LinearRegression()
  lin_reg.fit(X, y)
  
  # Ajustar la regresión polinómica con el dataset
  from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
  poly_reg = PolynomialFeatures(degree = 4)
  X_poly = poly_reg.fit_transform(X)
  lin_reg_2 = LinearRegression()
  lin_reg_2.fit(X_poly, y)
  
  # Visualización de los resultados del Modelo Lineal
  plt.scatter(X, y, color = "red")
  plt.plot(X, lin_reg.predict(X), color = "blue")
  plt.title("Modelo de Regresión Lineal")
  plt.xlabel("Posición del empleado")
  plt.ylabel("Sueldo (en $)")
  plt.show()
  
  # Visualización de los resultados del Modelo Polinómico
  X_grid = np.arange(min(X), max(X), 0.1)
  X_grid = X_grid.reshape(len(X_grid), 1)
  plt.scatter(X, y, color = "red")
  plt.plot(X_grid, lin_reg_2.predict(poly_reg.fit_transform(X_grid)), color = "blue")
  plt.title("Modelo de Regresión Polinómica")
  plt.xlabel("Posición del empleado")
  plt.ylabel("Sueldo (en $)")
  plt.show()
  
  # Predicción de nuestros modelos
  lin_reg.predict(6.5)
  lin_reg_2.predict(poly_reg.fit_transform(6.5))
  
  
  
  
  
  
  
apis: pandas.read_csv sklearn.linear_model.LinearRegression matplotlib.pyplot.xlabel matplotlib.pyplot.title matplotlib.pyplot.show matplotlib.pyplot.ylabel sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures matplotlib.pyplot.scatter