# Modelos de regresión para aprendizaje automático ## Tema regional: Modelos de regresión para precios de calabazas en América del Norte 🎃 En América del Norte, las calabazas suelen tallarse con caras aterradoras para Halloween. ¡Descubramos más sobre estos fascinantes vegetales!  > Foto por Beth Teutschmann en Unsplash ## Lo que aprenderás [](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "Video de introducción a la regresión - ¡Haz clic para verlo!") > 🎥 Haz clic en la imagen de arriba para ver un video introductorio rápido de esta lección. Las lecciones en esta sección cubren los tipos de regresión en el contexto del aprendizaje automático. Los modelos de regresión pueden ayudar a determinar la _relación_ entre variables. Este tipo de modelo puede predecir valores como longitud, temperatura o edad, revelando así relaciones entre variables mientras analiza puntos de datos. En esta serie de lecciones, descubrirás las diferencias entre regresión lineal y logística, y cuándo deberías preferir una sobre la otra. [](https://youtu.be/XA3OaoW86R8 "ML para principiantes - Introducción a los modelos de regresión para aprendizaje automático") > 🎥 Haz clic en la imagen de arriba para ver un breve video que introduce los modelos de regresión. En este grupo de lecciones, te prepararás para comenzar tareas de aprendizaje automático, incluyendo la configuración de Visual Studio Code para gestionar notebooks, el entorno común para los científicos de datos. Descubrirás Scikit-learn, una biblioteca para aprendizaje automático, y construirás tus primeros modelos, enfocándote en modelos de regresión en este capítulo. > Hay herramientas útiles de bajo código que pueden ayudarte a aprender sobre el trabajo con modelos de regresión. 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. [Gestión de datos](2-Data/README.md) 3. [Regresión lineal y polinómica](3-Linear/README.md) 4. [Regresión logística](4-Logistic/README.md) --- ### Créditos "ML con regresión" fue escrito con ♥️ por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) ♥️ Los colaboradores de los cuestionarios 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 estándar de mercados terminales de cultivos especializados](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) distribuidos por el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos. Hemos añadido algunos puntos sobre el color según la variedad para normalizar la distribución. Estos datos están en el dominio público. --- **Descargo de responsabilidad**: Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aunque nos esforzamos por garantizar la precisión, tenga en cuenta que las traducciones automáticas pueden contener errores o imprecisiones. El documento original en su idioma nativo debe considerarse como la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de malentendidos o interpretaciones erróneas que puedan surgir del uso de esta traducción.