¿Qué es un buen modelo de regresión?

Para disponer de un buen modelo de regresión, se desea incluir las variables que se están probando específicamente junto con otras variables que afecten a la respuesta para así evitar resultados sesgados. Minitab Statistical Software ofrece medidas y procedimientos estadísticos que le ayudan a especificar su modelo de regresión.

¿Cómo elegir el modelo de regresión que debes aplicar a tus datos?

Al final de la entrada veremos un esquema donde se resume todo lo que te he contado. Para elegir el modelo de regresión que debes aplicar a tus datos debes primero tener en cuenta el modelo más sencillo, el modelo de regresión lineal (LM).

¿Cuál es la mejor forma de realizar la regresión lineal?

En la práctica no se utilizan los dos métodos anteriores, dado que son lentos desde el punto de vista computacional. La mejor forma de realizar la regresión lineal es dividir los datos en muchos lotes reducidos, cada uno de ellos con aproximadamente el mismo número de puntos.

¿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 son los problemas de regresión?

En los problemas de regresión los valores de los conjuntos que se desean reproducir han de tener un valor continuo. Siendo este el valor que se desea reproducir. Para ello se seleccionan las características con las que se realizarán las predicciones. A las que se denominan variables independientes.

¿Cómo elegir una métrica de aprendizaje automático?

Cada modelo de aprendizaje automático intenta resolver un problema con un objetivo diferente utilizando un conjunto de datos diferente y, por lo tanto, es importante comprender el contexto antes de elegir una métrica. Generalmente, las respuestas a la siguiente pregunta nos ayudan a elegir la métrica apropiada:

¿Cuáles son los diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático?

Dentro del aprendizaje automático existen dos grandes familias de algoritmos: el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. En la primera de ellos los modelos son entrenados a partir de un conjunto de datos en el que la respuesta correcta es conocida.