Continuamos con las técnicas de regresión para el uso predictivo.
No olvides que durante el bloque 6 estamos tratando de hacer dos cosas:
- Predecir con el uso de algoritmos de clasificación y regresión (técnicas supervisadas)
- Encontrar patrones de los datos mediante asociaciones, clustering y reducción dimensional
Ahora entramos de lleno en las regresión donde estamos trabajando con el uso de variables respuesta cuantitativas (en la clasificación trabajamos con la variable respuesta o de salida cualitativa).
Tengo una buena noticia que darte. ¡Mucho del trabajo ya lo has hecho!
Has entendido muchas de las técnicas de clasificación que se utilizan también en regresión. Sólo necesitas profundizar un poquito con la regresión lineal para poder escoger las variables más importantes de forma automática y ordenar los algoritmos no lineales que ya conoces para el uso de problemas de regresión.
¡A por ello que ya lo tienes!
(*) Nota: estos vídeos que tienes a continuación los has visto en el bloque 5 especial modelos estadísticos. Es información para refrescar el concepto de modelo lineal y modelo lineal generalizado. ¡Son modelos predictivos también!
(*) Nota: a continuación te muestro las técnicas re regresión lineales y no no lineales son las mismas en esencia que las técnicas de clasificación. Estos vídeos son los mismo que en la lección anterior. Los pongo como consulta.
Para crear este vídeo me he basado en algunos referencias muy muy buenas. Las comparto por aquí:
- https://www.youtube.com/watch?v=N1vOgolbjSchttps://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine
- https://www.youtube.com/watch?v=efR1C6CvhmE&t=2s
- https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_classifier_comparison.html#sphx-glr-auto-examples-classification-plot-classifier-comparison-py
- https://www.cienciadedatos.net/documentos/34_maquinas_de_vector_soporte_support_vector_machines