Descripción: La predicción de valores en el contexto de AutoML se refiere al proceso de estimar resultados continuos basados en datos de entrada utilizando modelos de regresión. Este enfoque permite a los usuarios, incluso aquellos sin experiencia en ciencia de datos, construir modelos predictivos de manera automatizada y eficiente. AutoML, o aprendizaje automático automatizado, busca simplificar el proceso de creación de modelos de machine learning, eliminando la necesidad de intervención manual en tareas como la selección de características, la optimización de hiperparámetros y la elección del modelo adecuado. La predicción de valores es fundamental en diversas aplicaciones, ya que permite a las organizaciones tomar decisiones informadas basadas en datos históricos y tendencias. A través de algoritmos de regresión, como la regresión lineal, la regresión de árboles de decisión y otros métodos avanzados, AutoML puede analizar patrones en los datos y generar predicciones precisas. La capacidad de realizar predicciones de valores de manera automatizada no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también democratiza el acceso a la analítica avanzada, permitiendo que más personas y empresas se beneficien de la inteligencia de datos sin necesidad de ser expertos en el campo.
