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Regression Versus Problems<end_of_turn>
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Las variables se pueden caracterizar como cuantitativas o cualitativas (también cuantitativas).
cualitativo (conocido como categórico). Las variables cuantitativas toman valores numéricos.
Los ejemplos incluyen la edad, la altura o los ingresos de una persona, el valor de una casa; y categórico
y el precio de una acción. Por el contrario, las variables cualitativas toman valores en una de K clases o categorías diferentes. Ejemplos de variables de clase cualitativas incluyen el género de una persona (hombre o mujer), la marca del producto comprado (marca A, B o C) y si una persona incumple una deuda.
(sí o no), o un diagnóstico de cáncer (Leucemia Mielógena Aguda, Aguda
Leucemia Linfoblástica, o No Leucemia) Solemos referirnos a problemas
con una respuesta cuantitativa como problemas de regresión, mientras que aquellos involucrados en regresión
Una respuesta cualitativa a menudo se denomina problema de clasificación. clasificación
Sin embargo, la distinción no siempre es tan clara. La regresión lineal de mínimos cuadrados (Capítulo 3) se utiliza con una respuesta cuantitativa, mientras que la logística
La regresión (Capítulo 4) se utiliza típicamente con un método cualitativo (de dos clases o
binaria) respuesta. Como tal, se utiliza a menudo como método de clasificación. Pero binario
Dado que estima las probabilidades de clase, se puede considerar como una regresión.
2.2 Evaluación de la precisión del modelo 29
método también. Algunos métodos estadísticos, como K-vecinos más cercanos,
(Capítulos 2 y 4) y refuerzo (Capítulo 8), se pueden utilizar en el caso de
respuestas cuantitativas o cualitativas.
Tendemos a seleccionar métodos de aprendizaje estadístico en función de si
La respuesta es cuantitativa o cualitativa, es decir, podríamos usar regresión lineal cuando sea cuantitativa y regresión logística cuando sea cualitativa. Sin embargo,
Generalmente se considera menos importante si los predictores son cualitativos o cuantitativos. La mayoría de los métodos de aprendizaje estadístico discutidos en
este libro se puede aplicar independientemente de la variable predictiva<end_of_turn><eos>