Análisis de Regresión

Técnica estadística y de aprendizaje supervisado utilizada para modelar y analizar la relación entre variables.

Permite predecir el valor de una variable dependiente o de salida en función de una o más variables independientes o de entrada.

Existen diferentes tipos como la regresión lineal, la regresión logística y la regresión polinómica, cada una diseñada para abordar distintos problemas y tipos de datos.

En machine learning, es una herramienta clave para resolver problemas de predicción y generar modelos que puedan generalizarse a datos nuevos.

Es fundamental evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas como el error cuadrático medio (MSE) o el coeficiente de determinación (R²).

Su implementación requiere un adecuado pre-procesamiento de los datos, incluyendo la eliminación de sesgos, normalización y reconocimiento de relaciones no lineales.

Los algoritmos de regresión pueden integrarse con otros métodos como redes neuronales o ensambles para mejorar la precisión en tareas complejas.