# ML Supervisado: Regresión (Data Science & ML)

> Regresión lineal, Ridge, Lasso, ElasticNet, métricas (MSE, RMSE, R²), overfitting, regularización

- 24 preguntas de entrevista
- Mid-Level
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## 1. ¿Cuál es el objetivo principal de la regresión lineal?

**Respuesta**

La regresión lineal busca modelar la relación entre una variable dependiente (objetivo) y una o más variables independientes (features) encontrando la línea recta que minimiza la suma de errores al cuadrado. Esta técnica permite predecir valores continuos y constituye la base de muchos algoritmos más complejos.

## 2. En la regresión lineal simple, ¿qué representa el coeficiente beta (β₁)?

**Respuesta**

El coeficiente β₁ representa la pendiente de la recta de regresión, indicando cuánto cambia la variable objetivo por un aumento de una unidad en la variable independiente. Un β₁ positivo significa una relación positiva, mientras que un β₁ negativo indica una relación inversa entre variables.

## 3. ¿Qué método se utiliza para encontrar los coeficientes óptimos en la regresión lineal?

**Respuesta**

El método de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) minimiza la suma de los cuadrados de los residuos, es decir, la diferencia entre los valores observados y predichos. Este enfoque proporciona una solución analítica cerrada y es el método estándar para estimar los parámetros de la regresión lineal.

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