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Modelos de regresión para el machine learning
Tema regional: Modelos de regresión para los precios de las calabazas en América del Norte 🎃
En América del Norte, las calabazas se tallan a menudo con caras aterradoras para Halloween. ¡Descubramos más sobre estas fascinantes verduras!
Foto de Beth Teutschmann en Unsplash
Lo que vas a aprender
Las lecciones de esta sección cubren los tipos de regresión en el contexto de machine learning. Los modelos de regresión pueden ayudar a determinar la relación entre variables. Este tipo de modelos puede predecir valores como la longitud, la temperatura o la edad, descubriendo así relaciones entre variables a medida que analiza puntos de datos.
En esta serie de lecciones, descubrirá la diferencia entre la regresión lineal y la logística, y cuándo debe usar una u otra.
En este grupo de lecciones, se preparará para comenzar las tareas de machine learning, incluida la configuración de Visual Studio Code para manejar los cuadernos, el entorno común para los científicos de datos. Descubrirá Scikit-learn, una librería para machine learning, y creará sus primeros modelos, centrándose en los modelos de Regresión en este capítulo.
Existen herramientas útiles low-code que pueden ayudarlo a aprender a trabajar con modelos de regresión. Pruebe Azure ML para esta tarea
Lecciones
Créditos
"ML con regresión" fue escrito con ♥️ por Jen Looper
♥️ Los contribuyentes del cuestionario incluyen: Muhammad Sakib Khan Inan y Ornella Altunyan
El dataset de calabaza es sugerido por este proyecto en Kaggle y sus datos provienen de Specialty Crops Terminal Markets Standard Reports distribuido por el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos. Hemos agregado algunos puntos alrededor del color basados en la variedad para normalizar la distribución. Estos datos son de dominio público.