En aprendizaje automático una tarea de regresión consiste en entrenar un modelo con datos cuyo objetivo es predecir un valor continuo. A diferencia de la clasificación, que asigna una etiqueta categórica como sí o no o colores, la regresión predice números como el precio de una vivienda, la temperatura o el volumen de ventas.
Ejemplo práctico: imaginemos una plataforma de anuncios similar a Idealista. Queremos sugerir al usuario el mejor precio para publicar un piso en función de factores como ubicación, tamaño, planta, calidad de la reforma y año de construcción. Mostramos un precio recomendado en euros, y tras la venta real comparamos predicciones y precios reales para evaluar el modelo.
Para cada piso calculamos la diferencia entre precio predicho y precio real, elevamos esa diferencia al cuadrado y también tomamos la raíz cuadrada de ese cuadrado. Con esos valores podemos derivar varias métricas clave que guían el desarrollo y la puesta en producción de modelos de regresión.
MSE o error cuadrático medio se obtiene promediando las diferencias al cuadrado. En el ejemplo de demostración MSE = 3.353.809.295. MSE penaliza fuertemente los errores grandes por crecer de forma cuadrática, por eso es útil durante el desarrollo cuando queremos que los outliers afecten mucho al ajuste del modelo.
RMSE o raíz del error cuadrático medio es simplemente la raíz cuadrada del MSE. En nuestro caso RMSE = 57.912. RMSE mantiene la penalización a errores grandes pero vuelve la escala de la métrica a la misma unidad de los datos originales, lo que facilita su interpretación desde negocio.
MAE o error absoluto medio se calcula promediando las diferencias absolutas entre predicción y valor real. En el ejemplo MAE = 49.243. MAE es menos sensible a outliers que MSE y RMSE, por eso suele preferirse cuando se desea una medida robusta del error promedio sin sobreponderar desviaciones puntuales extremas.
Para explicar R cuadrado ampliamos el cálculo restando la media de las predicciones y elevando al cuadrado esa diferencia. El coeficiente de determinación R cuadrado se calcula como 1 menos la razón entre la suma de errores al cuadrado y la suma de las variaciones totales. En nuestro ejemplo R cuadrado = 85,2%. Este valor indica qué proporción de la variabilidad del precio queda explicada por las variables del modelo y es especialmente útil para comparar modelos entre sí cuando se usan los mismos datos.
MAPE o error porcentual absoluto medio se obtiene promediando el porcentaje de error absoluto respecto a la predicción. En el ejemplo MAPE = 14,2%. MAPE ofrece una interpretación en términos porcentuales que resulta intuitiva para negocio, aunque puede ser poco fiable si los valores reales contienen ceros o números muy pequeños.
En resumen cada métrica tiene su papel: MSE y RMSE penalizan errores grandes y son útiles en fases de ajuste cuando los outliers importan, MAE es más robusta frente a outliers, R cuadrado mide capacidad explicativa del modelo y MAPE ofrece una visión porcentual fácil de comunicar.
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