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

Hola, estudiante, espero que estés bien

Parece que estás trabajando en un análisis de precios de habitaciones de hoteles usando regresión lineal. Aunque no puedo acceder directamente a tu enlace de Google Colab, puedo ofrecerte algunos consejos sobre cómo abordar esta tarea.

Análisis inicial con PairPlot de Seaborn:
- Asegúrate de importar la biblioteca Seaborn y cargar tu conjunto de datos correctamente.
- Usa sns.pairplot(data) para visualizar las relaciones entre las variables en tu conjunto de datos. Esto te ayudará a identificar correlaciones potenciales que podrían ser útiles para tus modelos de regresión.
Construir modelos de regresión lineal:
- Puedes usar sklearn.linear_model.LinearRegression para crear tus modelos.
- Divide tu conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba usando train_test_split de sklearn.model_selection.
- Ajusta tu modelo a los datos de entrenamiento y evalúa su rendimiento en el conjunto de prueba.
Comparación de modelos:
- Puedes comparar los modelos utilizando métricas como el error cuadrático medio (MSE) o el coeficiente de determinación (R^2).
- Considera ajustar diferentes características o probar con diferentes subconjuntos de datos para ver cómo afectan al rendimiento del modelo.

Espero que estos pasos te ayuden a avanzar en tu proyecto. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!

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