Regresión lineal simple en el campo de la ciencia de datos

La ciencia de datos es un campo vasto que crece cada día que pasa. Hoy en día, las principales empresas buscan científicos de datos profesionales que posean un sólido conocimiento sobre el campo y sus conceptos relacionados. Para desempeñarse bien en este campo, es importante tener un conocimiento sólido de todos los algoritmos de la ciencia de datos. Uno de los algoritmos de ciencia de datos más básicos es una regresión lineal simple. Todo científico de datos debería saber cómo utilizar este algoritmo para resolver problemas y obtener resultados significativos.

La regresión lineal simple es una metodología para determinar la relación entre las variables de entrada y salida. Las variables de entrada se consideran variables independientes o predictores, y las variables de salida son variables dependientes o respuestas. En la regresión lineal simple, solo se considera una variable de entrada.

Un ejemplo en tiempo real de regresión lineal simple

Consideremos un conjunto de datos que consta de dos parámetros: el número de horas trabajadas y la cantidad de trabajo realizado. La regresión lineal simple tiene como objetivo adivinar la cantidad de trabajo realizado si se dan las horas de trabajo. Se dibuja una línea de regresión, que genera un error mínimo. También se forma una ecuación lineal, que luego se puede usar para casi cualquier conjunto de datos.

Principios que describen el propósito de la regresión lineal simple: 

La regresión lineal simple se usa para pronosticar la relación entre las variables en un conjunto de datos y obtener conclusiones significativas. La regresión lineal simple se usa principalmente para derivar la relación estadística entre las variables, que no es lo suficientemente precisa. Cuatro principios básicos describen el uso de la regresión lineal simple. Estos principios se enumeran a continuación:

1. La relación entre las dos variables se considera lineal y aditiva: Se establece una función de línea recta para cada par de variables dependientes e independientes. La pendiente de esta línea es diferente de los valores de las variables disponibles en el conjunto de datos. Las variables dependientes tienen un efecto aditivo sobre los valores de las variables independientes.
2. Los errores son estadísticamente independientes: Este principio se puede considerar para un conjunto de datos que contiene información relacionada con el tiempo y la serie. Los errores consecutivos de tal conjunto de datos no se correlacionan y son estadísticamente independientes.
3. Los errores tienen varianza constante (homocedasticidad):  La homocedasticidad de los errores se puede considerar en función de varios parámetros. Estos parámetros incluyen tiempo, otros pronósticos y otras variables.
4. Normalidad de la distribución de errores:  Este es un principio importante ya que apoya a los otros tres mencionados anteriormente. Si no se puede establecer ninguna relación entre las variables en un conjunto de datos, o si no se establece alguno de los principios anteriores, entonces todas las predicciones y conclusiones producidas por el modelo son incorrectas. Estas conclusiones no se pueden utilizar más en el proyecto ya que no se obtendrán resultados reales si se utilizan datos erróneos y engañosos.

Ventajas de la regresión lineal simple

• Esta metodología es extremadamente fácil de usar y los resultados se pueden obtener sin esfuerzo.
• Este método tiene una complejidad extremadamente menor que otros algoritmos de ciencia de datos, principalmente si se conoce la relación entre las variables dependientes e independientes.
• El sobreajuste es una condición común que ocurre cuando esta metodología toma información sin sentido. Para hacer frente a este problema, se dispone de la técnica de regularización, que reduce el problema del sobreajuste al reducir la complejidad.

Desventajas de la regresión lineal simple

• Aunque el problema del ajuste excesivo se puede eliminar, no se puede ignorar. El método puede tener en cuenta datos sin sentido y también eliminar información significativa. En tal caso, todos los pronósticos son conclusiones sobre un conjunto de datos en particular que será incorrecto y no se podrán generar resultados efectivos.
• El problema de los datos atípicos también es muy común. Los valores atípicos se consideran valores incorrectos que no coinciden con los datos exactos. Cuando se tienen en cuenta tales valores, todo el modelo producirá resultados engañosos que no sirven de nada.
• En la regresión lineal simple, se considera que el conjunto de datos disponible tiene datos independientes. Esta suposición es incorrecta porque puede haber alguna dependencia entre las variables.

Regresión lineal simple es una técnica útil para determinar las relaciones de varias variables de entrada y salida en un conjunto de datos. Hay varias aplicaciones en tiempo real de la regresión lineal simple. Este algoritmo no requiere una gran potencia computacional y puede implementarse fácilmente. Las ecuaciones y conclusiones derivadas pueden construir más y son extremadamente simples de entender. Sin embargo, algunos profesionales también sienten que la regresión lineal simple no es la metodología adecuada para varias aplicaciones, ya que se hacen muchas suposiciones. Estas suposiciones también podrían resultar erróneas. Por lo tanto, es necesario utilizar esta técnica allí donde se pueda aplicar correctamente.