PRENDIENDO MODELOS SUPERVISADOS - PARTE 1

 / Regresión Lineal

Hoy estoy aprendiendo a como entrenar un modelo simple de regresión lineal con la librería Seaborn, en este caso tome una data de la página de UCI: https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.dat, que son valores de un precio de casas, en función a diferentes variables.

Para proceder, entendí que se debe hacer este proceso:

1. Importar los datos

2. Validar outliers, o datos faltantes

3. Validar/Descartar multi-colinealidad

4. Seleccionamos la(s) variable(s) predictora(s)/regresora(s)/independiente(s) y la variable dependiente

5. Tomar los datos de entrenamiento y prueba

6. Entrenamos el modelo

7. Probamos el modelo y verificamos el coeficiente R2

Con esto podemos probar que el modelo esta bien o debemos reentrenar.

Saludos Pablo G.