PC2 | Semana 9 & Semana 11

Apuntes

Semana 9 Regresión Lineal • Descripción: Enfoque estadístico que modela la relación entre una variable dependiente y un conjunto de variables explicativas. • Escenario: Supervisado de Regresión. • Objetivo: Predicción de un target numérico y continuo. • Intuición: Encontrar la mejor recta que se ajuste a la nube de puntos. • Positivo: Muy interpretable, fácil de implementar en otros entornos y sencillo de entrenar. • Negativo: Sensible a outliers y no es de los modelos más predictivos. • Consideraciones: Reescalado, normalización gaussiana, multicolinealidad y preselección de variables. • Sobreajuste: Bajo. • Optimización: Sin parámetros. • Interpretación: Un cambio de una unidad en X implica un cambio en el valor del coeficiente en la target. • Signo + del coeficiente: la target aumenta. • Signo – del coeficiente: la target disminuye. Métricas de evaluación para target continua • MSE (Mean Squared Error): Penaliza errores extremos, valores bajos. • RMSE (Root Mean Square Error): Raíz cuadrada del MSE, penaliza errores extremos, valores bajos. • MAE (Mean Absolute Error): Promedio de errores absolutos, valores bajos. • MAPE (Mean Absolute Percen...