🧠 Aprendizaje Supervisado

📌 Descripción

El objetivo de este trabajo es aplicar técnicas de aprendizaje supervisado para modelar una variable objetivo a partir de un conjunto de variables explicativas, evaluando la calidad del modelo.

🧪 Metodología

• Análisis exploratorio de datos
• Selección de variables
• Entrenamiento de modelos supervisados
• Evaluación con métricas de performance

💻 Código Utilizado

# Ajuste de modelo supervisado
modelo <- lm(mpg ~ cyl + disp + hp + wt, data = mtcars)

# Resumen del modelo
summary(modelo)
    

📊 Resultados

• Relación negativa significativa entre peso (wt) y consumo (mpg)
• El modelo explica una porción relevante de la variabilidad
• Variables mecánicas impactan fuertemente en el rendimiento