Regresión lineal (ML)
La regresión lineal ajusta una relación lineal entre una o más variables de entrada (features) y un resultado numérico continuo, minimizando la suma de los errores de predicción al cuadrado. Como modelo de aprendizaje automático, se entrena con ejemplos etiquetados y se evalúa con datos no vistos (held-out), lo que la convierte en la línea base más simple de aprendizaje supervisado para cualquier tarea de regresión.
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Fuentes
- Hastie, T., Tibshirani, R. & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2nd ed., Ch. 3). Springer. ISBN: 978-0-387-84858-7
- James, G., Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning (Ch. 3). Springer. ISBN: 978-1-4614-7138-7
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Linear Regression as a Machine Learning Model. ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/linear-regression-ml
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