IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Overfitting en regresión Introducción El overfitting es uno de los problemas más comunes y perjudiciales que pueden surgir al entrenar modelos de regresión. Cuando un modelo se overfija, este se adapta demasiado a los datos de entrenamiento…
Riesgos de sobreajuste Introducción El sobreajuste, también conocido como overfitting, es un problema frecuente en la regresión no lineal y en modelos complejos. Este fenómeno ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entre…
Grado del polinomio Introducción La regresión no lineal es una técnica que permite modelar relaciones entre variables cuando estos vínculos no son simplemente lineales. Una forma común de abordar la regresión no lineal es mediante el uso de…
Extensión del modelo lineal Introducción En la regresión lineal, el modelo se basa en una relación lineal directa entre las variables independientes y la variable dependiente. Sin embargo, en muchos casos reales, las relaciones no son tan s…
Interpretación tras transformar Introducción En modelos de regresión no lineal, la interpretación de las predicciones puede ser más compleja debido a que los datos se transforman para adaptarlas mejor al modelo. Estas transformaciones puede…
Transformaciones de variables Introducción En el mundo de la regresión, las transformaciones de variables son una herramienta esencial para adaptar los datos a un modelo lineal o no lineal que mejor se ajuste a los datos reales. A menudo, l…
Curvas y funciones: Expresando relaciones no lineales Introducción En la regresión, asumimos que las relaciones entre variables pueden ser expresadas mediante curvas o funciones. Sin embargo, cuando esos supuestos no se cumplen, necesitamos…
Cuándo el modelo no es adecuado Introducción En la regresión lineal, aunque los modelos lineales son útiles para una variedad de problemas, existen situaciones en las que tales modelos pueden fallar. Es crucial comprender cuándo y por qué u…