# Modelos de regresi贸n para el aprendizaje autom谩tico
## Tema regional: Modelos de regresi贸n para precios de calabazas en Am茅rica del Norte 馃巸
En Am茅rica del Norte, las calabazas a menudo se tallan en caras aterradoras para Halloween. 隆Vamos a descubrir m谩s sobre estos fascinantes vegetales!
> Foto por Beth Teutschmann en Unsplash
## Lo que aprender谩s
[](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "Video de introducci贸n a la regresi贸n - 隆Haz clic para ver!")
> 馃帴 Haz clic en la imagen de arriba para un video de introducci贸n r谩pida a esta lecci贸n
Las lecciones en esta secci贸n cubren los tipos de regresi贸n en el contexto del aprendizaje autom谩tico. Los modelos de regresi贸n pueden ayudar a determinar la _relaci贸n_ entre variables. Este tipo de modelo puede predecir valores como longitud, temperatura o edad, descubriendo as铆 relaciones entre variables mientras analiza puntos de datos.
En esta serie de lecciones, descubrir谩s las diferencias entre la regresi贸n lineal y log铆stica, y cu谩ndo deber铆as preferir una sobre la otra.
[](https://youtu.be/XA3OaoW86R8 "ML para principiantes - Introducci贸n a los modelos de regresi贸n para el aprendizaje autom谩tico")
> 馃帴 Haz clic en la imagen de arriba para un video corto que introduce los modelos de regresi贸n.
En este grupo de lecciones, te preparar谩s para comenzar tareas de aprendizaje autom谩tico, incluyendo la configuraci贸n de Visual Studio Code para gestionar notebooks, el entorno com煤n para los cient铆ficos de datos. Descubrir谩s Scikit-learn, una biblioteca para el aprendizaje autom谩tico, y construir谩s tus primeros modelos, enfoc谩ndote en los modelos de regresi贸n en este cap铆tulo.
> Hay herramientas 煤tiles de bajo c贸digo que pueden ayudarte a aprender sobre trabajar con modelos de regresi贸n. Prueba [Azure ML para esta tarea](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
### Lecciones
1. [Herramientas del oficio](1-Tools/README.md)
2. [Gesti贸n de datos](2-Data/README.md)
3. [Regresi贸n lineal y polin贸mica](3-Linear/README.md)
4. [Regresi贸n log铆stica](4-Logistic/README.md)
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### Cr茅ditos
"ML con regresi贸n" fue escrito con 鈾ワ笍 por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
鈾ワ笍 Contribuyentes al cuestionario incluyen: [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan) y [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom)
El conjunto de datos de calabazas es sugerido por [este proyecto en Kaggle](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices) y sus datos provienen de los [Informes est谩ndar de mercados terminales de cultivos especiales](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) distribuidos por el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos. Hemos a帽adido algunos puntos sobre el color basado en la variedad para normalizar la distribuci贸n. Estos datos son de dominio p煤blico.
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