Aprendizaje Automático Aplicado e IA para Ingenieros

Capítulo 2. Modelos de regresión

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En el Capítulo 1 aprendiste que existen dos tipos de modelos de aprendizaje supervisado: los modelos de regresión y los modelos de clasificación. También aprendiste que los modelos de regresión predicen resultados numéricos, como el precio al que se venderá una casa o el número de visitantes que atraerá un sitio web. El modelado de regresión es un aspecto vital y a veces infravalorado del aprendizaje automático. Los minoristas lo utilizan para prever la demanda. Los bancos lo utilizan para examinar las solicitudes de préstamos, teniendo en cuenta variables como las puntuaciones de crédito, las relaciones deuda-ingresos y las relaciones préstamo-valor. Las compañías de seguros lo utilizan para fijar las primas. Siempre que necesites predicciones numéricas, el modelado de regresión es la herramienta adecuada para el trabajo.

Al construir un modelo de regresión, la primera y más importante decisión que debes tomar es qué algoritmo de aprendizaje utilizar. En el Capítulo 1 se presentó un sencillo modelo de clasificación de tres clases que utilizaba el algoritmo de aprendizaje k-vecinos más próximos para identificar una especie de iris dadas las medidas de los sépalos y pétalos de la flor. k-vecinos más próximos también puede utilizarse para la regresión, pero es uno de los muchos que puedes elegir para hacer predicciones numéricas. Otros ...