Regresión
La regresión es una técnica de aprendizaje supervisado que se utiliza para predecir valores continuos a partir de datos de entrada. A diferencia de la clasificación, que asigna categorías, la regresión estima valores numéricos como precios, niveles de riesgo o consumos.
Contexto
La regresión tiene sus raíces en la estadística del siglo XIX y fue popularizada por Francis Galton. En la actualidad, constituye una herramienta esencial en el aprendizaje automático y en el análisis predictivo, porque permite modelar la relación entre variables explicativas y una variable dependiente.
Ejemplos
- Mercado inmobiliario: estimar el precio de una vivienda según superficie, ubicación y características.
- Negocios y finanzas: prever ventas, ingresos o fluctuaciones bursátiles.
- Medicina: calcular indicadores clínicos como niveles de colesterol o presión arterial.
- Energía: anticipar el consumo energético basándose en registros históricos.
Ventajas y limitaciones
- ✅ Fácil de aplicar y comprender.
- ✅ Ofrece modelos interpretables para explicar la relación entre variables.
- ❌ Vulnerable al ruido en los datos y a valores atípicos.
- ❌ Puede resultar insuficiente frente a relaciones no lineales complejas.
La regresión abarca mucho más que la versión lineal básica. Existen variantes como la regresión polinómica, la regresión logística (para resultados binarios) o los métodos con regularización como ridge y lasso, que ayudan a controlar la complejidad y reducen el riesgo de sobreajuste.
En el aprendizaje automático contemporáneo, la regresión se integra en modelos más avanzados como la regresión con bosques aleatorios, la SVR (Support Vector Regression) o las redes neuronales profundas. Estas técnicas permiten capturar relaciones altamente no lineales y se aplican en ámbitos que van desde la predicción del clima hasta el análisis financiero.
Un aspecto clave es la evaluación del modelo. No basta con ajustarse a los datos de entrenamiento: se requiere validar en conjuntos independientes y medir el desempeño con métricas como RMSE, MAE o R² para garantizar que el modelo generaliza adecuadamente.
Por último, la regresión conserva un papel estratégico en entornos donde la interpretabilidad es fundamental. En medicina, economía o ciencias sociales, entender el peso de cada variable resulta tan importante como lograr una predicción precisa, ya que de ello dependen decisiones críticas.
📚 Referencias
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning.
- Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning.
