Hola Estudiante, espero que estés bien.
Parece que estás trabajando en una actividad que implica varios pasos para consolidar tus conocimientos sobre regresión lineal. Aunque no puedo acceder directamente al enlace que compartiste, puedo ofrecerte algunos consejos generales sobre cómo abordar cada uno de los pasos mencionados:
Estimar el modelo lineal utilizando los datos de entrenamiento: Asegúrate de dividir correctamente tus datos en conjuntos de entrenamiento y prueba. Utiliza una librería como scikit-learn para ajustar tu modelo de regresión lineal.
Obtener el coeficiente de determinación (R²) del modelo estimado: Después de ajustar tu modelo, puedes usar el método .score() en scikit-learn para calcular R² sobre los datos de entrenamiento.
Generar las predicciones para los datos de prueba del modelo: Usa el método .predict() de tu modelo para generar predicciones sobre el conjunto de prueba.
Obtener el coeficiente de determinación (R²) para las predicciones del modelo: Calcula R² para las predicciones del conjunto de prueba de la misma manera que lo hiciste para el conjunto de entrenamiento.
Generar la predicción puntual del modelo: Esto implica predecir un valor específico usando tu modelo ajustado.
Invertir la transformación para obtener la estimación en pesos: Si aplicaste alguna transformación a tus datos (como logaritmos), asegúrate de invertirla para interpretar los resultados en la escala original.
Crear un simulador simple: Esto podría implicar crear un script o función que permita ingresar valores y obtener predicciones del modelo.
Obtener el intercepto del modelo: El intercepto se puede obtener usando el atributo .intercept_ de tu modelo en scikit-learn.
Obtener los coeficientes de regresión: Los coeficientes se encuentran en el atributo .coef_ del modelo.
Crear un DataFrame para almacenar los coeficientes del modelo: Usa pandas para crear un DataFrame que contenga los coeficientes y sus nombres correspondientes.
Interpretar los coeficientes estimados: Analiza qué significan los coeficientes en el contexto de tus datos.
Analizar gráficamente los resultados del modelo: Puedes usar matplotlib o seaborn para crear gráficos que te ayuden a visualizar el ajuste del modelo y las predicciones.
Espero que estos consejos te sean útiles para completar tu actividad. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!
