¿Qué es la Regresión Cuantílica?: Más Allá de la Media
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Sobre esta lección
Los modelos de regresión normalmente hacen predicciones sobre la media. Sin embargo, la Regresión Cuantílica nos permite hacer regresión sobre cualquier cuantil, por ejemplo, la mediana. Este video explica visualmente qué es y para qué se utiliza la Regresión Cuantílica e incluye cómo crear un modelo de Regresión Cuantílica usando Python. 👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado. 🌐 Para conocer más sobre Octavio Gutiérrez, visita su perfil en LinkedIn https://www.linkedin.com/in/octaviogutierrez/ Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2024, 2 de Diciembre). ¿Qué es la Regresión Cuantílica?: Más Allá de la Media [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video] ******************************************** Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender: 1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos. ******************************************** Índice del Video: 0:00 Introducción 0:44 Repaso de la regresión lineal 6:44 Datos sintéticos de ejemplo 7:14 Regresión lineal vs regresión cuantílica 8:02 Regresión cuantílica 9:41 Función de pérdida Pinball 17:43 Ventajas de la regresión cuantílica 18:13 Regresión cuantílica con python El código se encuentra disponible en: https://github.com/CodigoMaquina/code/blob/main/estadistica_ciencia_de_datos/regresion_cuantilica.ipynb ⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias. ⭐ De la co-fundadora de Código Máquina, productos de cosmética natural SINHAKI: https://www.amazon.com.mx/stores/sinHaki/page/1BD34FBC-C0F9-44F5-AC69-520634334C61?ref_=ast_bln #CienciaDeDatos #Estadistica #Econometría #Python #DataScience
Sobre este curso
Esta serie de videos explica los siguientes temas dentro del dominio de la ciencia de datos o data science: - Imputación o manejo de datos faltantes - Codificación de datos categóricos - Técnicas de escalamiento, normalización y estandarización. - Validación cruzada (cross-validation) - Ajuste de hiperparámetros - Técnicas para lidiar con clases desbalanceadas - Distribución de datos e histogramas - Detección de datos anómalos con diagramas de caja y la regla de Tukey - Detección de datos anómalos con iForests (bosques de aislamiento) - Regresión lineal - K-vecinos más cercanos para clasificación - K-vecinos más cercanos para regresión. - Conjuntos de clasificadores o regresores (Bagging) - Regresión logística - Impureza Gini - Bosques aleatorios para clasificación - Objetivos de los conjuntos de datos para entrenamiento, validación y prueba - La maldición de la dimensionalidad - Fuentes de datos - Detección de clusters con k-means - Detección de clusters con DBSCAN - Tipos de distancias para Clustering - Métricas de regresión. - Visualización de datos con matplotlib - Manejo y análisis de datos con pandas Las librerías que se utilizan son scikit-learn (sklearn), matplotlib, numpy y pandas.
Lo que aprenderás en este curso:
- Comprender el proceso completo de análisis de datos
- Recopilar, limpiar y transformar conjuntos de datos
- Crear visualizaciones de datos informativas y atractivas
- Aplicar estadística descriptiva e inferencial