La regresión es una técnica estadística y de machine learning que permite entender y predecir cómo una variable depende de una o varias variables explicativas. En términos sencillos sirve para responder preguntas como por qué suben o bajan las ventas, cómo afecta la superficie y ubicación al precio de una vivienda o qué factores influyen en el rendimiento de una cosecha.
Tipos comunes de regresión
Regresión lineal simple Analiza la relación entre una variable dependiente y una independiente para crear una línea que explique la tendencia.
Regresión lineal múltiple Extiende la idea anterior incorporando varias variables independientes para mejorar la precisión de la predicción.
Regresión polinómica Se utiliza cuando la relación entre variables no es lineal y sigue una curva; es útil para modelar fenómenos con picos o valles.
Ridge y Lasso Técnicas de regularización que ayudan cuando hay muchas variables correlacionadas o cuando se quiere evitar el sobreajuste, seleccionando variables relevantes.
Regresión logística Empleada cuando la variable a predecir es categórica binaria, por ejemplo sí o no, aprobó o no aprobó.
Support Vector Regression Método robusto frente a ruido y relaciones complejas; funciona bien en datasets con muchas irregularidades.
Aplicaciones prácticas y por qué aprender regresión
La regresión es fundamental en marketing para estimar el efecto de campañas publicitarias, en finanzas para modelar precios y riesgos, en agricultura para predecir cosechas, en salud para estudiar factores de riesgo y en deportes para analizar rendimiento. En el ámbito empresarial también alimenta soluciones de inteligencia de negocio y modelos de inteligencia artificial que permiten tomar decisiones basadas en datos.
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