¿Cómo funciona la regresión lineal simple?

La regresión lineal simple consiste en generar un modelo de regresión (ecuación de una recta) que permita explicar la relación lineal que existe entre dos variables. A la variable dependiente o respuesta se le identifica como Y y a la variable predictora o independiente como X.

¿Cuál es el algoritmo más simple de machine learning?

Los más utilizados son: Naive Bayes. Gaussian Naive Bayes – Ejemplo en Python.

¿Qué es un algoritmo de regresión?

El algoritmo de regresión recalculará (y moverá) la recta con cada interacción, buscando aquella que mejor se ajuste a los puntos de datos ( x,y ), o en otras palabras, la línea con el menor error (la más cercana al máximo número de puntos). Hay varias técnicas que se pueden utilizar para conseguir este objetivo, como veremos a continuación.

¿Qué es la regresión lineal?

¿Que es la regresión lineal? El objetivo del análisis de regresión como método causal es pronosticar la demanda a partir de una o más causas (variables independientes), las cuales pueden ser por ejemplo el tiempo, precios del producto o servicio, precios de la competencia, economía del país, acciones del gobierno o fomentos publicitarios.

¿Cómo afectan los valores extremos a los modelos de regresión lineal?

Si el conjunto de datos tiene valores extremos que no se ajusten a la pauta general, los modelos de regresión lineal pueden ser fuertemente afectados por la presencia de valores extremos de los datos. Es preciso vigilar estos valores extremos y normalmente habrá que eliminarlos.

¿Qué es el análisis de regresión?

El objetivo del análisis de regresión como método causal es pronosticar la demanda a partir de una o más causas (variables independientes), las cuales pueden ser por ejemplo el tiempo, precios del producto o servicio, precios de la competencia, economía del país, acciones del gobierno o fomentos publicitarios. Formula para el pronostico.