Regresión
Tarea de aprendizaje supervisado en la que un modelo estima un valor numérico a partir de ejemplos con resultados conocidos.
Explicado fácil
En regresión, el modelo predice un número, como un precio, una temperatura o el tiempo que puede durar una tarea. Aprende comparando sus estimaciones con valores conocidos.
Una analogía
Es como estimar cuánto tardará un viaje usando ejemplos anteriores de trayectos parecidos, distancia y tráfico.
Un ejemplo
Con ventas anteriores, superficie, ubicación y antigüedad, un modelo puede estimar el precio de una vivienda. La estimación es una aproximación y no sustituye una tasación.
Cómo funciona (nivel técnico)
El entrenamiento ajusta los parámetros para reducir una pérdida sobre las diferencias entre valores predichos y reales. Son habituales el error absoluto medio y el error cuadrático medio. Los valores atípicos pueden afectar de forma distinta a estas pérdidas, por lo que la elección depende del uso y del coste de los errores.
Errores comunes
- Confundir regresión con clasificación: la salida es un valor numérico, no una clase.
- Suponer que una predicción numérica es segura o exacta por tener decimales.
- Medir solo el error promedio e ignorar los errores grandes o su distribución por grupos.