☑️Importante

Para programar una compuerta XOR, que es una compuerta lógica que devuelve un resultado verdadero solo cuando uno de los dos bits de entrada es verdadero, puedes seguir los siguientes pasos:

1. Importar las bibliotecas necesarias: En Python, puedes importar la biblioteca Numpy para realizar operaciones matemáticas y definir matrices y vectores. También puedes importar la biblioteca de aprendizaje automático scikit-learn para crear y entrenar modelos de perceptrón.

   pythonCopy codeimport numpy as np
   from sklearn.linear_model import Perceptron

2. Definir los datos de entrada y salida deseada: Para la compuerta XOR, tienes dos bits de entrada (0 o 1) y una salida deseada (0 o 1). Puedes definir estas entradas y salidas como matrices o listas de Python.

   pythonCopy codeX = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
   y = np.array([0, 1, 1, 0])

3. Crear y entrenar el modelo de perceptrón: Utilizando la clase Perceptron de scikit-learn, puedes crear un modelo de perceptrón y entrenarlo con los datos de entrada y salida deseada. Puedes especificar la tasa de aprendizaje (eta0) y el número máximo de iteraciones para el entrenamiento.

   pythonCopy codemodel = Perceptron(eta0=0.1, max_iter=100)
   model.fit(X, y)

4. Probar el modelo entrenado: Puedes verificar si el modelo entrenado puede predecir correctamente la salida para los datos de entrada. Puedes usar el método predict del modelo para obtener las predicciones.

   pythonCopy codepredictions = model.predict(X)
   print(predictions)

   Esto mostrará las predicciones del modelo para los datos de entrada X.

El código completo sería:

pythonCopy codeimport numpy as np
from sklearn.linear_model import Perceptron

X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([0, 1, 1, 0])

model = Perceptron(eta0=0.1, max_iter=100)
model.fit(X, y)

predictions = model.predict(X)
print(predictions)

Ejecutando este código, obtendrás las predicciones del modelo para la compuerta XOR.