La clase esta genial y da en el clavo. Me puse a investigar un poco más en el tema y llegue a este otro vídeo que también aporta buena data:
https://www.youtube.com/watch?v=5TcA5M5z4sA&ab_channel=AprendeIAconLigdiGonzalez
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Graficando la tabla
x= np.array([1.2,2,3.2,2.5,5,6,4,8])
y= np.array([2,3,3.4,3.1,4,4.7,3.8,7])
fig, ax = plt.subplots()
plt.scatter(x,y, color = 'lightcoral', alpha=0.6)
ax.set_xlabel('x',fontsize=16)
ax.set_ylabel('y',fontsize=16)
plt.show()
La regresión lineal permite explicar la relación de una variable dependiente (y), con respecto a otras variables independiente (x), en el caso del ejemplo: gasto en publicidad vs ventas. Permite explicar como se afecta la variable dependiente por los cambios que tenga la variable independiente. Para su representación se utilizan gráficos de dispersión e histogramas.
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