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Diagrama de temas
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Introducción a la lección
La siguiente tarea importante de aprendizaje automático que llevará a cabo es la regresión. Mientras que la clasificación trata de colocar las cosas en categorías, la regresión se trata de estimar los números. Al igual que con la lección anterior, en esta lección entrenará, ajustará y, a continuación, evaluará los modelos que realizan la regresión.
En esta lección, hará lo siguiente:
- Entrenará modelos mediante algoritmos que resuelvan problemas de regresión.
- Desarrollará modelos de regresión regularizados.
- Evaluará el rendimiento de los modelos de regresión para fundamentar el proceso de ajuste.
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Resumen
En esta lección, ha pasado por el proceso de entrenamiento, ajuste y, a continuación, evaluación de los modelos que se utilizan en el análisis de regresión. La regresión no siempre es tan común como la clasificación, pero es un aspecto enorme del aprendizaje automático. Mediante el desarrollo de modelos de regresión, puede estimar mejor los valores numéricos que pueden ser de su interés.
¿Qué tipo de datos con los que podría estar interesado en trabajar sería útil para la regresión?
Dados los conjuntos de datos que le interesan y los problemas de clasificación que está intentando resolver, ¿qué métricas de evaluación cree que serían más útiles para ajustar un modelo de regresión?
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