Regresiones

Regresiones líneales

• Análisis de datos mediante regresiones líneales

Tabla de Contenido

• Introducción al ML y modelos predictivos
  • Clasificación
  • Algoritmos de aprendizaje supervisado
• La matemática detras de la regresión lineal
  • Método de mínimos cuadrados

Introducción al ML y modelos predictivos

• Necesita de un dataset con observaciones etiquetadas
• Contar con un set de entrenamiento y un set de pruebas para validar si el entrenamiento es eficiente o no
• Modelo de machine learning
• Modelo predictivo al que se le ponen datos nuevos y comienza a predecir
• Reajustar y entrenar el modelo

Ej. Precios de vienes raíces año por año de una zona. X año, Y costo de la casa en la zona. Tienes los datos de 1920 hasta la fecha y quieres predecir cuanto va a ser el costo de una casa en 2025

Predecir datos futuros o previos utilizando una línea que pase por la mayoría de los datos

• Son algoritmos supervisados
• Predicción de datos nuevos

• Estimar crecimiento de la población
• Predicción del clima
• Predicción del mercado

Clasificación

• Retención de clientes
• Diagnósticos
• Clasificación de imagenes

Algoritmos de aprendizaje supervisado

La matemática detras de la regresión lineal

Modelo matemático que nos va a ayudar a encontrar la relación entre una variable dependiente e independiente

• X La variable independiente es una variable que controlamos
• Y La variable dependiente está fuera de nuestro control, influyen más factores

También dispones de una constante y una pendiente

Método de mínimos cuadrados

https://www.youtube.com/watch?v=gfs5bp2j_bA https://es.wikipedia.org/wiki/Regresi%C3%B3n_lineal