El método de regresión es una de las herramientas más fundamentales en el aprendizaje supervisado, utilizado ampliamente para predecir valores numéricos continuos a partir de datos conocidos. Ya sea para estimar el precio de una casa, proyectar el rendimiento académico o prever la demanda energética, la regresión nos permite encontrar relaciones entre variables y hacer predicciones con base en esos patrones. En la presentación exploramos conceptos clave como la regresión lineal, polinómica y logística, además de las métricas para evaluar su rendimiento, como MAE, MSE y R².

Además de su relevancia técnica, la regresión se destaca por su claridad conceptual, lo que la convierte en una excelente puerta de entrada al mundo del análisis de datos. Sin embargo, también discutimos sus limitaciones, como la sensibilidad a los valores atípicos o su incapacidad para modelar relaciones no lineales sin ajustes. Entender estas fortalezas y debilidades es crucial para aplicar esta técnica de manera efectiva en problemas reales. Esta herramienta no solo forma parte del presente, sino que es clave para entender el futuro de la inteligencia artificial aplicada.

Fuentes Bibliográficas:

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