El modelo de regresión lineal es un método estadístico para predecir variables continuas basado en la relación lineal entre las características de entrada y las variables de salida. Los siguientes son algunos modelos de regresión lineal comunes:
1. Regresión lineal simple (SimpleLinearRegression): este es el modelo de regresión lineal más simple, con solo una característica de entrada y una variable de salida. Intenta encontrar una ecuación de línea recta que mejor se ajuste a los datos.
2. Regresión lineal múltiple (MultipleLinearRegression): este es un modelo de regresión lineal más complejo con múltiples características de entrada y una variable de salida. Intenta encontrar una ecuación lineal multivariada que mejor se ajuste a los datos.
3. Regresión lineal regularizada (RidgeRegression): Este es un modelo que regulariza la regresión lineal múltiple para evitar el sobreajuste. Para ello, agrega un término de regularización L2 a la función de pérdida.
4.Regresión de lazo (LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperatorRegression): este es un modelo de regularización para regresión lineal múltiple, que no solo evita el sobreajuste, sino que también permite la selección de características. Para ello, agrega un término de regularización L1 a la función de pérdida.
5. Regresión Ridge (RidgeRegression): Este es un modelo que regulariza la regresión lineal múltiple para evitar el sobreajuste. Para ello, agrega un término de regularización L2 a la función de pérdida.
6. Regresión de red elástica (ElasticNetRegression): este es un modelo que combina los métodos Lasso y Ridge, que pueden evitar el sobreajuste y lograr la selección de características.
7. Regresión logística: aunque el nombre dice "regresión", la regresión logística es en realidad un algoritmo de clasificación, no un algoritmo de regresión. Intenta encontrar una función que asigne características de entrada a un valor de probabilidad específico que pueda interpretarse como la probabilidad de que ocurra un evento.