Cómo Crear un Modelo Predictivo con Python: Regresión Lineal y Random Forest | Sin instalar NADA

📊 ¡Crea predicciones interactivas en Python! En este video, te enseño cómo usar dos técnicas clave de Machine Learning: Regresión Lineal Simple y Random Forest. Trabajaremos con un dataset para predecir el consumo de combustible de automóviles 🚗 usando las variables de peso, potencia del motor y edad del coche.

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Primero, exploramos cómo funciona la regresión lineal simple, una técnica clásica para encontrar relaciones lineales entre variables. Luego, comparamos los resultados con un modelo más avanzado como Random Forest, y te muestro cómo puedes crear una interfaz interactiva usando widgets de Python en Google Colab, para hacer tus propias predicciones en tiempo real.

¿Qué aprenderás?
Cómo implementar una regresión lineal simple en Python.
Cómo entrenar un modelo de Random Forest en Google Colab.
Cómo crear una interfaz interactiva para predecir resultados a partir de nuevos datos.
Cuándo usar Regresión Lineal y cuándo optar por Random Forest.

🔍 ¿Cuál es la mejor técnica para tu problema? Descúbrelo con ejemplos claros y prácticos.

🎯 Este tutorial es ideal para:

Aquellos que están aprendiendo Machine Learning.
Quienes desean entender la diferencia entre modelos simples y modelos avanzados.
Personas que buscan mejorar sus habilidades de predicción con Python y Google Colab.

¡No te pierdas este video para dominar la predicción con Python! 📈

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00:00 Explicación
00:48 Estructura Base de Datos
01:29 Regresión Lineal (Teoría)
01:56 Random Forest (Teoría)
02:30 Cómo Acceder a Google Colab
02:47 Cargar BD en Python
03:57 Código del modelo Lineal y su Score
04:50 Código del modelo Forest y su Score
05:58 Crear la interfaz de botones
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