REGRESION POLINOMICA CON PYTHON | PARTE 1 | #machinelearning

¡Bienvenidos a mi canal de YouTube! En este video, exploraremos uno de los conceptos clave en el aprendizaje automático: la regresión polinómica. Específicamente, aprenderemos cómo implementarla utilizando Python.

La regresión polinómica es una técnica poderosa que nos permite modelar relaciones no lineales entre variables. A diferencia de la regresión lineal, la regresión polinómica puede ajustarse a datos que no siguen una tendencia lineal, permitiéndonos capturar patrones más complejos.

En este video, comenzaremos por revisar los fundamentos de la regresión polinómica y cómo difiere de la regresión lineal. Exploraremos el concepto de funciones polinómicas y cómo estas pueden adaptarse a diferentes grados para ajustarse a nuestros datos.

Luego, pasaremos a la parte práctica y veremos cómo implementar la regresión polinómica en Python utilizando bibliotecas populares de aprendizaje automático, como NumPy y scikit-learn. Mostraré el proceso paso a paso, desde la preparación y visualización de los datos hasta la construcción y evaluación del modelo.

A lo largo del video, compartiré consejos y trucos para optimizar el rendimiento del modelo, así como también destacaré consideraciones importantes, como la selección del grado del polinomio y la prevención del sobreajuste (overfitting).

Además, presentaré ejemplos prácticos utilizando conjuntos de datos reales, lo que nos permitirá ver la regresión polinómica en acción y comprender cómo puede aplicarse a problemas del mundo real.

Así que, si estás interesado en aprender cómo utilizar la regresión polinómica para modelar relaciones no lineales en Python, este video es perfecto para ti. No importa si eres principiante en el aprendizaje automático o tienes experiencia previa, ¡este contenido te ayudará a expandir tus conocimientos y habilidades!

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