IA y Machine Learning · revisado en julio de 2026
Regresión lineal
La regresión lineal es un modelo estadístico que describe la relación entre una variable numérica que se quiere predecir (la variable dependiente) y una o más variables explicativas, asumiendo que esa relación es una línea recta. Es uno de los modelos más simples e interpretables tanto en estadística como en machine learning.
Preguntas frecuentes
¿Qué significan los coeficientes de una regresión lineal?
Cada coeficiente indica cuánto cambia, en promedio, la variable dependiente cuando la variable explicativa asociada aumenta en una unidad, manteniendo las demás constantes.
¿Qué es el R² de una regresión?
Es una métrica entre 0 y 1 que indica qué proporción de la variación de la variable dependiente explica el modelo; un R² de 0.8 significa que el modelo explica el 80% de esa variación.
¿Cuándo no es apropiado usar una regresión lineal?
Cuando la relación real entre las variables no es aproximadamente lineal, o cuando la variable a predecir es categórica en lugar de numérica — en ese último caso se usa regresión logística u otro modelo de clasificación.