Aprendizaje automatico con scikit-learn Ep 27.01 | Regresion lineal de Hubber
En el episodio 27.01 de Aprendizaje automatico con scikit-learn, se explorará el uso de la regresión lineal de Hubber para predecir variables continuas en un conjunto de datos.
La regresión lineal de Hubber es una variante de la regresión lineal que es robusta a valores atípicos en el conjunto de datos, lo que la hace ideal para conjuntos de datos que pueden contener valores extremos.
¿Qué es la regresión lineal de Hubber?
La regresión lineal de Hubber es un modelo de regresión que minimiza una función de costo que combina la función de costo de mínimos cuadrados con una función “bisagra” que penaliza más fuertemente los errores grandes. Esto hace que el modelo sea menos sensible a los valores atípicos en el conjunto de datos, lo que lo hace más robusto en comparación con la regresión lineal ordinaria.
Utilizando scikit-learn para implementar la regresión lineal de Hubber
En este episodio, se utilizará la biblioteca scikit-learn de Python para implementar la regresión lineal de Hubber en un conjunto de datos de ejemplo. Se explorará cómo ajustar el modelo, hacer predicciones y evaluar su rendimiento utilizando métricas como el error cuadrático medio.
Beneficios de la regresión lineal de Hubber
La regresión lineal de Hubber tiene varias ventajas, especialmente en conjuntos de datos que pueden contener valores atípicos. Al ser más robusta a estos valores extremos, el modelo puede proporcionar predicciones más precisas en entornos donde la regresión lineal ordinaria podría fallar. Esto la hace útil en aplicaciones del mundo real donde los datos pueden ser ruidosos o tener valores inusuales.
Conclusión
La regresión lineal de Hubber es una herramienta poderosa en el arsenal de modelos de regresión y puede ser especialmente útil en situaciones donde la robustez a valores atípicos es crucial. En este episodio, se explorará cómo implementar esta técnica utilizando la biblioteca scikit-learn de Python, y se demostrará su utilidad en la predicción de variables continuas en conjuntos de datos reales.
