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Fundamentos de la regresión lineal

La regresión lineal es un modelo estadístico utilizado para predecir la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Su objetivo es trazar una línea que mejor represente esta relación en un conjunto de datos.

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Error Cuadrático Medio (MSE)

¿Qué son los mínimos cuadrados ordinarios?

Construyendo un modelo de regresión lineal con MCO

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Evaluación del Modelo

Estimación de Parametros

Selección de variables

Importancia de los mínimos cuadrados en ML

Aplicaciones prácticas de la regresión lineal

Aplicaciones prácticas de la regresión lineal

La regresión lineal se aplica en diversos campos como economía, biología, ingeniería y más. Ejemplos incluyen la predicción de precios de bienes inmuebles, la estimación de demanda de productos, y el análisis de tendencias de mercado.

Importancia de los mínimos cuadrados en ML

El método de mínimos cuadrados es esencial en el aprendizaje automático por proporcionar un enfoque claro y eficiente para la optimización de modelos. Es la base sobre la cual se construyen y mejoran modelos predictivos, permitiendo transformar datos en decisiones informadas.

Evaluación delmodelo

Revisar la precisión del modelo a través del MSE y ajustar según sea necesario.

Error Cuadrático Medio (MSE)

(MSE) es una medida que cuantifica la diferencia entre los valores predichos por un modelo y los valores reales. Se calcula como el promedio de los cuadrados de estas diferencias, proporcionando una métrica de la precisión del modelo.

Selección de variables

Identificar las variables independientes relevantes para predecir la variable dependiente.

Estimación deParametros

Utilizar MCO para estimar los coeficientes del modelo que minimizan el MSE.

¿Qué son los mínimos cuadrados ordinarios?

(MCO) es un método para estimar los parámetros desconocidos en un modelo de regresión lineal. Funciona minimizando la suma de los cuadrados de las diferencias entre los valores observados y los valores predichos por el modelo.