Manos a la obra: análisis y selección de modelos de regresión lineal

**El código es el siguiente: **

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Resultado obtenido con la ejecución del código:

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Conclusión de lo anterior:

Con la información obtenida en el grafico de "pairplot", se evidencia que la relación más clara y negativa es la de "preco" y la "ProximidadeTurismo", pero por otro lado se evidencia que existe una relación de "Estrelas" y "Capacidade" se muestran que se establecen una asociación positiva con el precio. Esto permite confirmar el modelo, por medio de la regresión lineal múltiple, que va a realizarse de forma drásticamente el desempeño frente a la simple (R² = 0.92 vs 0.46 y menor RMSE), lo que indicara que el precio se explica de forma conjunta con las otras tres variables.

Hola, Andrés, espero que estés bien

Parece que estás trabajando en un análisis de regresión lineal para entender cómo diferentes variables afectan el precio de las habitaciones de hotel. Vamos a revisar algunos puntos clave que podrían ayudarte:

Análisis Exploratorio: Has utilizado un pairplot de Seaborn para visualizar las relaciones entre las variables numéricas. Esto es útil para identificar correlaciones iniciales. Según tu conclusión, has identificado relaciones negativas y positivas entre las variables y el precio.
Modelo de Regresión Lineal: Estás comparando modelos de regresión lineal simple y múltiple. La regresión múltiple parece tener un mejor desempeño (R² = 0.92) en comparación con la simple (R² = 0.46), lo cual indica que el modelo múltiple explica mejor la variabilidad del precio al considerar varias variables al mismo tiempo.
Interpretación de Resultados: Es importante interpretar los coeficientes del modelo de regresión múltiple para entender cómo cada variable afecta el precio. Un coeficiente positivo indica que al aumentar la variable, el precio también aumenta, y viceversa para un coeficiente negativo.
Validación del Modelo: Asegúrate de dividir tus datos en conjuntos de entrenamiento y prueba para validar el modelo y evitar el sobreajuste. Ya que estás usando train_test_split, parece que estás en el camino correcto.

Si tienes alguna duda específica sobre el código o los resultados, intenta ejecutar el modelo paso a paso y verifica cada salida para entender mejor cómo se comportan las variables en tu análisis.

Espero que esto te sea útil y buenos estudios!

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