7.4 Principios del aprendizaje supervisado: algoritmos de regresión
El aprendizaje supervisado es una de las categorías más importantes del aprendizaje automático, donde el objetivo es aprender una función que asigna una entrada a una salida basándose en ejemplos de pares entrada-salida. Entre las tareas más comunes de esta categoría encontramos la regresión, cuyo objetivo es predecir valores continuos. Exploremos los principios y algoritmos de regresión más utilizados en el contexto del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo con Python.
Conceptos básicos de regresión
La regresión busca establecer la relación entre variables independientes (o predictores) y una variable dependiente (u objetivo), modelando la expectativa de una variable en términos de otra(s). En Machine Learning, la regresión se utiliza para predecir valores numéricos continuos, como precios de la vivienda, temperaturas, ventas, entre otros.
Los modelos de regresión se evalúan en función de qué tan bien se alinean sus predicciones con los datos reales. Métricas como el error cuadrático medio (MSE), el error cuadrático medio (RMSE) y el coeficiente de determinación (R²) se utilizan comúnmente para esta evaluación.
Algoritmos de regresión
Existen varios algoritmos de regresión y cada uno tiene sus particularidades y casos de uso. Analicemos algunos de los más populares:
Regresión lineal
La regresión lineal es uno de los métodos más simples y más utilizados. Supone que existe una relación lineal entre las variables independientes y la variable dependiente. La regresión lineal puede ser simple (con una variable independiente) o múltiple (con varias variables independientes).
En Python, la biblioteca scikit-learn proporciona una implementación eficiente de regresión lineal, que se puede utilizar fácilmente para entrenar y evaluar modelos.
Regresión polinomial
La regresión polinómica es una forma de regresión lineal en la que la relación entre la variable independiente x y la variable dependiente y se modela como un polinomio de grado n. Esto le permite capturar relaciones no lineales entre variables.
Regresión de crestas (L2)
La regresión de crestas es una técnica que se utiliza cuando los datos presentan multicolinealidad (alta correlación entre variables independientes). Agrega un término de penalización (regularización L2) al MSE para evitar el sobreajuste.
Regresión del lazo (L1)
La regresión de Lasso también agrega un término de penalización al MSE, pero utiliza la norma L1, que tiene la propiedad de producir soluciones donde algunos de los coeficientes de regresión son exactamente cero, lo que significa que la variable correspondiente se excluye del modelo. Esto puede resultar útil para la selección de funciones.
Regresión neta elástica
La regresión de Elastic Net combina penalizaciones L1 y L2. Es útil cuando hay varias características correlacionadas entre sí, ya que combina las propiedades de selección de características de Lasso con la capacidad de modelar datos multicolineales de Ridge.
Árboles de decisión para la regresión
Los árboles de decisión también se pueden utilizar para problemas de regresión. Dividen el espacio de características en distintas regiones y, para cada región, se asigna un valor de predicción en función del promedio de los valores objetivo dentro de ella.
Bosque aleatorio para regresión
Random Forest es un método conjunto que utiliza múltiples árboles de decisión para mejorar la solidez y el rendimiento del modelo. Cada árbol se entrena con una muestra de datos y realiza una predicción independiente. La predicción final se realiza promediando las predicciones de todos los árboles.
Regresión con Redes Neuronales
Las redes neuronales artificiales, incluido el aprendizaje profundo, se pueden aplicar a problemas de regresión. Son capaces de modelar relaciones complejas y no lineales entre variables. En Python, bibliotecas como TensorFlow y Keras facilitan la creación y el entrenamiento de redes neuronales para la regresión.
Implementación en Python
Python es un lenguaje de programación sumamente popular en el área del Machine Learning y Deep Learning, debido a su simplicidad y la gran cantidad de bibliotecas disponibles. Para implementar algoritmos de regresión, podemos utilizar la biblioteca scikit-learn, que proporciona implementaciones simples y eficientes de varios algoritmos de aprendizaje automático.
Además, para tareas más complejas y modelos de aprendizaje profundo, podemos recurrir a bibliotecas como TensorFlow y Keras, que ofrecen mayor flexibilidad y potencia computacional para manejar grandes conjuntos de datos y arquitecturas de red complejas.
Conclusión
Los algoritmos de regresión son herramientas poderosasen el arsenal de Machine Learning y son fundamentales para predecir valores continuos. Comprender los principios del aprendizaje supervisado y la capacidad de implementar y ajustar diferentes algoritmos de regresión son habilidades valiosas para cualquier científico de datos o ingeniero de aprendizaje automático. Con práctica y experiencia, es posible elegir el algoritmo más adecuado para cada problema específico y lograr resultados impresionantes.
