¿Qué es una regresión lineal machine learning?
La regresión lineal es un algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza en Machine Learning y en estadística. En su versión más sencilla, lo que haremos es “dibujar una recta” que nos indicará la tendencia de un conjunto de datos continuos (si fueran discretos, utilizaríamos Regresión Logística).
¿Qué es la regresion lineal Python?
En sentido amplio lo que hace una regresión lineal es obtener la relación entre unas variables independientes (X) y una variable dependiente (Y). Es decir, teniendo una serie de variables predictoras obtiene la relación con una variable cuantitativa a predecir.
¿Cómo hacer una regresión lineal en Python?
Para hacer una regresión lineal en python, vamos a usar scikit-learn, que es una librería de python para aprendizaje automático.
¿Cuál es el estándar en los modelos de regresión lineal?
El estándar en los modelos de regresión lineal es la codificación del tratamiento, que es suficiente en la mayoría de los casos. Usando diferentes codificaciones se reduce a crear diferentes matrices (de diseño) desde una sola columna con la variable categórica. Esta sección presenta tres codificaciones diferentes, pero hay muchas más.
¿Qué es la variable dependiente en el método de regresión?
En el método de regresión, la variable dependiente es un predictor o un elemento explicativo y la variable dependiente es el resultado o una respuesta a una consulta específica. Conozcamos más de las características de esta técnica de análisis.
¿Qué es la regresión lineal?
La regresión lineal se puede encontrar en R, Python, Java, Julia, Scala, Javascript, … Matemáticamente, es sencillo estimar los pesos y tiene una garantía para encontrar pesos óptimos (dado que los datos cumplen todos los supuestos del modelo de regresión lineal).
¿Qué es el análisis de regresión simple?
Análisis de regresión Multivariable •El análisis de regresión simple se refiere al caso en donde sólo hay una variable independiente con una constante. Sin embargo, el análisis de regresión puede aplicarse con múltiples variables independientes además de la constante.
