Importancia regresiones #33
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Regresiones por orden de importancia (aparte de la elegida de ridge) |
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El orden, seria este: Ranking de Modelos de Regresión por Importancia R² test: 0.893, MAE: $18,674 R² test: 0.892, MAE: $18,741 R² test: 0.893, MAE: $18,791 R² test: 0.896, MAE: $17,414 R² test: 0.891, MAE: $17,156 R² test: 0.877, MAE: $18,240 R² test: 0.820, MAE: $24,949 |
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El orden, seria este:
Ranking de Modelos de Regresión por Importancia
Ridge (Ya establecido como el modelo elegido)
R² test: 0.893, MAE: $18,674
Balance óptimo entre precisión y eficiencia
Bayesiano Optimizado
R² test: 0.892, MAE: $18,741
Prácticamente igual que Ridge en precisión
Ventaja adicional: proporciona estimaciones de incertidumbre
Eficiencia computacional muy alta (5/5)
Regresión Lineal Simple
R² test: 0.893, MAE: $18,791
Similar a Ridge pero sin regularización
Misma eficiencia computacional (5/5)
Ligeramente más susceptible a multicolinealidad que Ridge
XGBoost
R² test: 0.896, MAE: $17,414
La mejor precisión absoluta
Desventajas: mayor sobreajuste (Δ R² = 0.08), eficiencia comp…