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Regresión Lineal: Análisis de correlaciones y previsión de resultados

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Discusiones sobre este curso

Regresión Lineal: Análisis de correlaciones y previsión de resultados

Resumen del curso

  • Utiliza visualizaciones para entender la distribución de tus datos
  • Descubre la diferencia entre variables dependentes y explicativas en tus datos
  • Aprende a separar datos de entrenamiento y teste
  • Modela con regresiones lineales
  • Entienda los errores en función de los residuos y métricas
  • Compara y guarda los mejores modelos

Público Objetivo

Quienes desean crear modelos para sus datos y ser capaz de predecir valores con regresiones lineales.

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Última actualización

9/22/2025

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67

Actividades

168

Minutos de video

217

Alumnos en este curso

9.3

Nota del curso

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Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Análisis preliminares

    • Introducción
    • Conociendo el dataset
    • Análisis preliminares

  2. 2. Comportamiento de la variable dependiente

    • Comportamiento de la variable dependiente
    • Usando el boxplot
    • Boxplot con dos variables
    • Distribuición de frecuencias

  3. 3. Variable dependiente vs Variables explicativas

    • Pairplot
    • Jointplot
    • Lmplot

  4. 4. Datasets de entrenamiento y prueba

    • Datasets de entrenamiento y prueba
    • Estimando un modelo de regresión lineal
    • Obteniendo pronósticos puntuales
    • Interpretación de los coeficientes estimados
    • Análisis gráfico de predicciones

  5. 5. Comparando modelos

    • Comparando modelos
    • Otras métricas de regresión

  6. 6. Guardando y cargando el modelo

    • Usando Pickle
    • Almacenando el modelo

  7. 7. Nuevo proyecto

    • Presentación
    • Formularios en Google Colab
    • Solución
    • Extra: Simulador interactivo
    • Conclusión

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