En este video, aprenderás paso a paso cómo aplicar un modelo de regresión lineal utilizando Python para predecir la producción agrícola, en este caso, la producción de papas en función de la cantidad de fertilizante aplicado. Utilizamos bibliotecas populares como pandas, NumPy y scikit-learn para construir y evaluar el modelo, explicando claramente cómo separar datos de entrenamiento y prueba, calcular los coeficientes de la regresión y evaluar el rendimiento del modelo usando métricas como el MSE, RMSE y R². ¡Sigue este tutorial práctico y descubre cómo aplicar machine learning en el mundo real!

Lo que verás en este video:
Cómo crear un conjunto de datos ficticio para un problema de predicción agrícola.
Qué es la regresión lineal y cómo aplicarla en Python.
Cómo entrenar y evaluar un modelo con scikit-learn.
Cómo visualizar los resultados y entender el rendimiento del modelo.

Indice:
00:00 Formula de Regresion Lineal
02:35 Interpretar Resultados
04:18 Minimos Cuadrados Ordinarios
07:41 Aplicacion de Regresion Lineal en Python
18:16 Creando el modelo
21:50 Visualizando resultados
25:09 Evaluando modelo
31:27 Conclusiones