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Modelo de Regressão Linear - Tutorial de Python
Do curso: Python para Ciência de Dados: Formação Básica
Modelo de Regressão Linear
Regressão linear é um método estatístico aplicado em machine learning que ajuda a prever o valor de uma observação baseado num target e em variáveis independentes linearmente relacionadas. Existem dois tipos de regressão linear. Uma é a simples, onde nós temos uma variável preditora e um predito; a outra é a múltipla, onde nós temos múltiplos preditores e um predito. Casos comuns da aplicação da regressão linear são: predição de vendas; consumo de recursos; custo de suprimentos; e predição do ciclo de vida de telecomunicações. Antes de seguirmos para demonstrações de código é necessário manter em mente os pressupostos da regressão linear. O primeiro é que todas as variáveis no seu conjunto de dados devem ser contínuas, numéricas, não categóricas; o conjunto de dados não pode conter outliers ou valores em branco; precisa existir uma relação linear entre os preditores e o predito; todas as variáveis preditoras são independentes umas das…
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