Machine Learning Regressão Linear: Regressão Linear em Aprendizado de Máquina
Introdução à Regressão Linear em Aprendizado de Máquina.
Publicado em 1 de agosto de 2023
Glossário
Introdução à Regressão Linear em Aprendizado de Máquina
A regressão linear e sua importância no aprendizado de máquina
A regressão linear é uma técnica amplamente utilizada no campo do aprendizado de máquina. Essa abordagem estatística permite modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. No contexto do aprendizado de máquina, a regressão linear tem sido aplicada com sucesso em uma variedade de problemas, desde previsão de preços de imóveis até previsão de vendas.
Princípios e Conceitos da Regressão Linear
Variáveis dependentes e independentes
Na regressão linear, temos uma variável dependente (Y) e uma ou mais variáveis independentes (X). A variável dependente é aquela que queremos prever ou estimar, enquanto as variáveis independentes são aquelas que utilizamos como entrada para o modelo de regressão linear.
Suposição de linearidade
A regressão linear assume que existe uma relação linear entre as variáveis independentes e a variável dependente. Isso significa que a mudança em uma variável está diretamente associada à mudança em outra variável de forma proporcional.
Normalidade dos resíduos
Uma das suposições importantes da regressão linear é que os resíduos (ou erros) devem seguir uma distribuição normal. Isso significa que, idealmente, os resíduos devem estar distribuídos simetricamente em torno de zero.
Homocedasticidade
Outra suposição é a homocedasticidade, que indica que a variância dos resíduos deve ser constante em todos os níveis das variáveis independentes. Isso significa que não deve haver um padrão sistemático nos resíduos em relação às variáveis independentes.
Multicolinearidade
A multicolinearidade ocorre quando há alta correlação entre as variáveis independentes. Isso pode causar problemas na interpretação dos coeficientes de regressão e afetar a estabilidade do modelo. É importante fazer uma análise cuidadosa das variáveis independentes antes de construir o modelo de regressão linear.
Aplicações e Modelagem na Regressão Linear em Aprendizado de Máquina
- Previsão de vendas
- Previsão de preços imobiliários
- Análise de risco de crédito
- Previsão de demanda
- Análise de sensibilidade
Métodos e Técnicas Avançadas em Regressão Linear no Contexto de Aprendizado de Máquina
- Regularização
- Regressão Polinomial
- Regressão Logística
- Regressão Robusta
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