¿Cuándo usar regresión o clasificación?

La regresión tiene el objetivo de predecir valores continuos (Números pues, como el 1, 2.3, 3.1416 etc…), Y la clasificación tiene la tarea de asignar una clase, es decir predecir a que clase pertenece un conjunto de datos, aquí es muy importante entender que en los problemas de clasificación los valores son discretos …

¿Cómo se clasifican los modelos de regresión lineal?

Modelo de regresión lineal simple. Modelo de regresión lineal múltiple. Modelo de regresión no lineal.

¿Qué es el método clasificatorio?

El método clasificatorio consiste en cuestionar las clasificaciones de conceptos vinculadas con el tema de estudio.

¿Qué son los métodos de clasificación y regresión?

Los métodos de clasificación y regresión se encuentran dentro de una rama del Machine Learning conocida como aprendizaje automático supervisado. Te explicamos qué son y en qué se diferencian. El Machine Learning se fundamenta en cuatro grandes grupos de algoritmos:

¿Qué es el análisis de regresión?

Algoritmos de regresión El análisis de regresión es un subcampo del aprendizaje automático supervisado cuyo objetivo es establecer un método para la relación entre un cierto número de características y una variable objetivo continua. En este sentido, el ejemplo más común es la regresión lineal.

¿Cuál es la diferencia entre clases y clasificación?

Cuando usamos clasificación, el resultado es una clase, entre un número limitado de clases. Con clases nos referimos a categorías arbitrarias según el tipo de problema. Por ejemplo, si queremos detectar si un correo es spam o no, sólo hay 2 clases.

¿Cuáles son las técnicas de machine learning que podemos usar en problemas de regresión?

Hay varias técnicas de machine learning que podemos usar en problemas de Regresión. Podemos destacar: Aunque hay algunas técnicas que son específicas de clasificación y otras de regresión, la mayoría de las técnicas funcionan con ambos. Un motivo de confusión frecuente es la técnica de regresión logística.