Descripción: La regresión supervisada es un enfoque dentro del aprendizaje supervisado que se centra en la predicción de valores continuos. En este tipo de modelo, se utilizan datos etiquetados, donde cada entrada está asociada a un valor de salida específico. El objetivo es aprender una función que pueda mapear las entradas a sus correspondientes salidas continuas. Este proceso implica la identificación de patrones y relaciones en los datos, lo que permite realizar predicciones sobre nuevos datos no vistos. Las características principales de la regresión supervisada incluyen la utilización de algoritmos como la regresión lineal, regresión polinómica y regresión de soporte vectorial, entre otros. La calidad del modelo se evalúa a través de métricas como el error cuadrático medio (MSE) o el coeficiente de determinación (R²), que indican cuán bien se ajusta el modelo a los datos. La regresión supervisada es fundamental en diversas áreas, ya que permite tomar decisiones informadas basadas en datos cuantitativos, facilitando la comprensión de fenómenos complejos y la optimización de procesos.
Historia: La regresión tiene sus raíces en la estadística, con el término ‘regresión’ acuñado por Francis Galton en 1886, al estudiar la relación entre la altura de los padres y la de sus hijos. A lo largo del siglo XX, la regresión lineal se formalizó como una técnica estadística, y con el avance de la computación en las décadas de 1960 y 1970, se comenzaron a desarrollar algoritmos más complejos para la regresión no lineal y multivariada. En la era del aprendizaje automático, la regresión supervisada se ha convertido en una herramienta esencial, integrándose en diversas aplicaciones y modelos predictivos.
Usos: La regresión supervisada se utiliza en una amplia variedad de campos, incluyendo la economía para predecir precios de bienes, en la medicina para estimar la progresión de enfermedades, y en la ingeniería para optimizar procesos de producción. También es común en el análisis de datos de marketing, donde se busca entender el impacto de diferentes variables en las ventas.
Ejemplos: Un ejemplo de regresión supervisada es la predicción del precio de una vivienda en función de características como el tamaño, la ubicación y el número de habitaciones. Otro caso es la estimación de la demanda de un producto basado en datos históricos de ventas y factores económicos.
