Regresión Lineal con Python
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- เผยแพร่เมื่อ 26 ก.ค. 2024
- En este video se explica visualmente (casi sin fórmulas matemáticas) qué es un modelo de regresión lineal simple y cómo crearlo utilizando Scikit-Learn de Python.
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2021, 5 de Septiembre). Regresión Lineal con Python [Video]. TH-cam. [Incluye aquí la URL del video].
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Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo ( • Curso de Inteligencia ... ) se encuentra una guía secuencial para aprender:
1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.
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Índice del Video:
0:00 Qué es un modelo de regresión lineal
0:44 Fundamentos
3:32 Suposiciones
4:50 Contexto y datos
5:57 Visualización de los datos
7:14 Creación del modelo con Scikit-Learn
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Muchas Gracias por la explicación Profesor Octavio Gutiérrez, muy claro y ameno, se agradece mucho.
@ddcroche muchas gracias por tus palabras!!!
Yo soit del área de humanidades pero siempre me ha gustado la computación. Ahora aprendo por hobby y mi reto es la ciencia de datos. Mil gracias porque me ayudas mucho a comprender los conceptos.
Es un verdadero placer poder enviarle mi saludo y agradecimiento, Don Octavio Gutiérrez. Sus videos son excelentes y la forma magistral en que expone los conceptos, que son difíciles, los simplifica de tal manera que incluso los más novatos pueden comprenderlos. Quiero animarlo a que continúe creando este tipo de contenido, y que Dios siga bendiciendo su trabajo. ¡Mis más sinceros respetos y muchas gracias!
@jorgeantoniocabreragonzale3366 muchísimas gracias por escribir palabras tan cálidas. Ciertamente comentarios así me (nos) motiva(n) a seguir con este esfuerzo de difusión educativa que ha sido uno de los proyectos personales más significativos que hemos realizado. Nos estaremos viendo en más videos :)
Estimado profesor, encuentro mucho valor en este tutorial. ¡Le agradezco infinitamente!
@Telebruz1000 es todo un placer :)
Bien explicado, siempre regreso a este canal. Gracias
Gracias por tus comentarios y por seguir el contenido del canal. Ojalá los nuevos videos también te sean de utilidad :)
Impresionante !!!,
por fin un video clarito y con github por si el codigo no sale poder revisar el fallo.
¡¡¡ Un video genial !!!, una abrazo desde España, la madre patria.
Muchas gracias por tus comentarios. Un abrazo desde México :)
en este video, si me perdí en ciertas cosas, pero creo que necesito ver más videos con las bases para llegar Aqui, he visto varios pero me falta, muy buenos tus videos.
@geraldchavarria1617 gracias por seguir el contenido del canal. Mucha suerte en el camino que estés emprendiendo :)
Hahaha perfecto para estudiar para mí próxima clase
Sencillamente, amo la simplicidad con la cual lo explicas. Muchas Gracias y éxitos
Muchas gracias por tus comentarios Lili :)
Muchisimas gracias, muy aleccionador. Saludos.
Gracias por tus comentarios. Es un verdadero placer leerlos :)
son muy recomendables tus videos! bien explicados, claros y completos
Muchas gracias por tus comentarios!
Excelente explicación! Excelente hilación del tema!
¡Muchas Gracias! :)
Me están gustando mucho su contenido formativo , y más esos links que dejas en las esquinas para estar más pendiente mejorar habilidades y demás excelente muchas gracias
Me alegra mucho saber que los videos son de tu agrado. Gracias por tus comentarios. Saludos!!
Lo único que no me gusta de los videos es que nuestro profe hable tan lento... pero eso lo soluciono poniendo TH-cam a x1.2, de resto que buena calidad de videos, y que capacidad para transmitir el conocimiento, definitivamente uno de los mejores explicando... Muchísimas gracias...
Muchas gracias por los comentarios. Ya estoy tratando de hablar un poco más rápido en los videos, aunque no veo que progrese mucho al respecto. En fin, el intento se hace ;D Gracias por seguir el contenido del canal.
Que va! Es su forma de enseñar y lo hace perfecto. Excelentes videos código máquina. 😁
Graciassss
Me subscribo
Gracias profe!!!
Con mucho gusto :) Gracias por ver el canal!
Muy claro el video 👍
Muchas gracias por tu comentario y por seguir el contenido del canal :)
Gracias! El contenido me ayudó mucho
@schoko5051 feliz año!!!
Profe, nuevamente muchas gracias por sus videos, de verdad que explica usted de una forma muy clara y concreta. Tiene algún servidor de discord o algun sitio donde podamos interactuar los suscriptores? Igual para aclarar dudas o brindar comentarios de los proyectos
En este video en particular, en el minuto 11:11 por que "datos" los convierte en vector e "ingreso" no?
muy buen video
Gracias por ver el canal :)
Saludos tio maquina
@israelmg1749 un gran saludo y un gran y feliz año
dEMASIADO BUENO
¡Muchas gracias!
Hola buenas!, veo que en muchos cursos se dividen las variables de entrenamientos en 4, aqui no lo hacemos por algo en especifico?, Excelente video!, Saludos!
que diferencia hay en hacer esto mismo pero con stata (sm.OLS(y,x).fit() )????
Pdoria subir el video para validar el modelo ? por favorrr!
Si deseas conocer un poco más sobre validación de modelos, te recomiendo echarle un ojo a estos dos videos en el orden planteado: Datos de entrenamiento y validación (th-cam.com/video/vdYzm4xC7mc/w-d-xo.html) y validación cruzada (th-cam.com/video/Qnth2VXopLg/w-d-xo.html). Gracias por la pregunta y por seguir el contenido del canal.
@@CodigoMaquina Hay una diferencia en el análisis si se utiliza seaborn, bueno yo siento cómo lo hizo en otro videos es más atractivo visualmente las gráficas y directas al usar sns
He visto otros videos sobre regresión lineal y siempre se parten los datos en X_train, X_test, y_train, y_test. mi pregunta es si esa lista que llamaron "entrada" funcionaría como un X_train? o qué papel tiene en esta regresión?
Gracias por el interés en los temas del canal y por realizar preguntas. Considero que ayudan mucho a las personas que tienen dudas o comentarios similares. El punto de tu comentario es muy bueno, ciertamente el modelo que se presenta no está validado. Utilizar datos de entrenamiento, prueba y validación es altamente importante para evaluar y validar los modelos. También hacer uso de técnicas como validación cruzada es importante (favor de ver nuestros videos sobre validación cruzada th-cam.com/video/Qnth2VXopLg/w-d-xo.html y sobre la separación de los datos th-cam.com/video/vdYzm4xC7mc/w-d-xo.html). Opté por no explicar la validación del modelo (aunque lo mencioné justo al final del video) para simplificar y enfocar el video. Sin embargo, en función de tu retroalimentación, creo que debí (al menos) decir algo al respecto al momento de crear modelo. Un aspecto más que mejorar para futuros videos. Gracias por la retroalimentación :)
donde encuentro el dataset??