Modelos de regresión en ML: ejemplos y casos de uso

En el aprendizaje automático (ML), los modelos de regresión proporcionan potentes capacidades predictivas. Al analizar las correlaciones entre variables independientes y dependientes, las técnicas de regresión, como la regresión lineal, permiten predecir con precisión valores o resultados continuos. En este artículo, veremos qué es el análisis de regresión y destacaremos siete modelos de regresión populares con ejemplos de problemas empresariales reales que resuelven. 

La regresión es una técnica de aprendizaje supervisado que modela la relación entre las características de entrada y una variable objetivo continua mediante el uso de métodos estadísticos para predecir la variable objetivo en función de los nuevos datos de entrada. Los modelos de regresión examinan un gran número de variables e identifican las que tienen el mayor impacto. La regresión es fundamental para el aprendizaje automático, especialmente en los casos de uso predictivos. El ajuste de un modelo de regresión a los datos permite a las organizaciones sustituir las suposiciones intuitivas por información basada en datos para identificar los factores con mayor probabilidad de impulsar resultados y predecir comportamientos futuros. 

Por ejemplo, una organización podría utilizar la regresión lineal, el tipo más simple de modelo de regresión en el aprendizaje automático, para prever las ventas futuras en función de la inversión publicitaria. En este ejemplo, la variable independiente es la inversión publicitaria, el factor que se puede ajustar y controlar. La variable dependiente serían las ventas, el resultado que intentamos predecir en función de los cambios en el gasto publicitario. El modelo de regresión lineal identifica la línea que mejor se ajusta a un conjunto de puntos de datos con el objetivo de predecir la relación entre las ventas y la inversión publicitaria. Este análisis proporciona la información necesaria para maximizar las ventas o ingresos al tiempo que se minimiza el gasto en publicidad.

En el aprendizaje automático, existe una amplia variedad de modelos de regresión, cada uno con atributos específicos que los hacen óptimos para diferentes escenarios de datos y requisitos de predicción. Estos ejemplos ponen de relieve la diversidad y versatilidad de las técnicas de regresión en diversos ámbitos, incluida la forma en que se aplican en contextos reales.

La regresión lineal es un método estadístico que utiliza datos de valor conocido para predecir el valor de datos desconocidos. La relación entre una o varias variables dependientes e independientes se modela mediante el ajuste de una ecuación lineal a los datos observados. Los métodos de regresión lineal destacan en la detección de patrones en datos históricos, ya que proporcionan a los equipos de marketing y ventas una comprensión detallada de cómo el comportamiento de los clientes, el uso del servicio, los precios y los datos demográficos afectan a las tasas de abandono. La regresión lineal múltiple puede ayudar a las empresas a predecir el abandono de clientes al identificar y cuantificar los principales factores que inciden en el abandono.

La regresión polinómica es una forma avanzada de regresión lineal que se utiliza para identificar patrones complejos en los datos. Modela la relación entre las variables dependiente e independiente como un polinomio de enésimo grado (o grado n). Al ajustar una ecuación no lineal a los datos, puede capturar relaciones no lineales, por lo que es útil cuando se trabaja con conjuntos de datos complejos. Este tipo de modelo de regresión se utiliza habitualmente en aplicaciones de servicios financieros. Gracias a su capacidad para capturar interacciones no lineales entre variables, como la edad, el historial de conducción y el tipo de vehículo, la regresión polinómica permite a las aseguradoras optimizar la evaluación de factores de riesgo y la predicción de resultados, lo que deriva en decisiones más fundamentadas en cuanto a la suscripción de seguros.

La regresión Ridge es un método de regularización estadística utilizado para corregir el sobreajuste en los datos de entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático. La regresión Ridge es una buena opción para analizar la multicolinealidad, es decir, la aparición de fuertes intercorrelaciones entre dos o más variables independientes en un modelo de regresión múltiple. De esta forma, se evita el sobreajuste al añadir una penalización a los coeficientes de regresión. En entornos sanitarios, la regresión Ridge se emplea para establecer la correlación entre un gran número de factores (genéticos, de estilo de vida y ambientales) y el riesgo de desarrollar enfermedades específicas. Este tipo de regresión puede desempeñar un papel importante en el desarrollo de modelos más potentes y fiables para la predicción del riesgo de enfermedad individual en función de numerosos factores complejos e interrelacionados.

La regresión Lasso (del inglés Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) es una forma de regresión lineal que utiliza la contracción, con valores de datos que se contraen hacia un punto central, como la media. Un caso de uso principal para la regresión Lasso es la automatización de la selección de características. La regresión Lasso selecciona automáticamente las características útiles y elimina las innecesarias o redundantes.

La regresión Elastic Net (o de red elástica) combina las penalizaciones de la regresión Lasso y Ridge, lo que da como resultado un modelo de regresión en el aprendizaje automático que puede equilibrar la selección de variables y la gestión de la multicolinealidad en los modelos predictivos. En el contexto de las analíticas deportivas, la regresión Elastic Net es capaz de manejar una amplia gama de variables correlacionadas (estadísticas de los jugadores, métricas físicas y condiciones del juego) y, por tanto, es útil para analizar el rendimiento de los jugadores y predecir los resultados de los partidos.

La regresión logística es un método estadístico utilizado para predecir resultados binarios mediante el uso de una o más variables predictoras. A partir de un conjunto de datos de variables independientes, este modelo estima la probabilidad de que ocurra un evento. La regresión logística puede desempeñar un papel importante en entornos de fabricación con mantenimiento predictivo, ya que permite estimar la probabilidad de fallos en los equipos basándose en factores como los patrones de uso, las condiciones de funcionamiento y los datos de fallos pasados. Esta capacidad predictiva ayuda a las organizaciones a realizar el mantenimiento de los equipos de forma proactiva, lo que aumenta la eficiencia operativa y reduce los costes de mantenimiento.

Gradient boosting es un modelo de aprendizaje automático de conjunto que se puede utilizar para resolver problemas de regresión complejos. Mediante la adición sucesiva de modelos predictivos más débiles, gradient boosting busca minimizar el error de predicción general al combinar los puntos fuertes de muchos modelos, la mayoría de las veces árboles de decisiones. La predicción final, de gran precisión, representa el promedio de los modelos débiles. Gradient boosting es especialmente útil para responder preguntas empresariales relacionadas con las ventas, ya que puede gestionar patrones complejos e interacciones entre variables. Por ejemplo, puede analizar datos históricos de ventas, tendencias estacionales y otros factores como indicadores económicos, patrones meteorológicos y cambios en la demanda de los consumidores para generar previsiones de ventas precisas y fiables.