¡Regresión Lineal claramente Explicada! La regresión lineal modela la relación entre una variable dependiente (y) y dos o más variables independientes (x1, x2 ...) ❗️Por simplicidad, discutimos la regresión lineal con una sola variable independiente. Representación Matemática: y=mx+c donde: - y es la variable dependiente - x es la variable independiente - m es la pendiente de la línea - c es la intersección en y Función de Costo: ❗️El objetivo es encontrar los mejores valores para m y c que minimicen el error entre los valores predichos y los valores reales para todos los puntos de datos. Así es como se ve la función de costo, un error cuadrático medio: MSE= 1/N∑(yi​−(m*xi​+c))**2 Donde: - N es el número de puntos de datos. - yi​ es el valor real para el i-ésimo punto de datos. - mxi​+c es el valor predicho para el i-ésimo punto de datos. ...