Regressão Linear em Python: Aprenda a utilizar essa poderosa técnica de análise de dados
A Regressão Linear em Python é uma técnica estatística utilizada para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes.
Publicado em 24 de novembro de 2023
Glossário
O que é Regressão Linear em Python?
Introdução
A Regressão Linear é uma técnica estatística utilizada para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Ela busca encontrar uma relação linear entre essas variáveis, permitindo fazer previsões ou estimativas.
Implementação em Python
Em Python, a Regressão Linear é implementada de forma eficiente e fácil de usar, graças a bibliotecas especializadas como o scikit-learn e o StatsModels. Essas bibliotecas fornecem uma ampla gama de funcionalidades e métodos para realizar análises de Regressão Linear.
Como utilizar a técnica de Regressão Linear em Python?
- Importar as bibliotecas necessárias
- Preparar os dados
- Dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste
- Criar um objeto de Regressão Linear
- Avaliar o desempenho do modelo
- Fazer previsões ou estimativas
Aplicações da Regressão Linear em Python
- Economia
- Ciências sociais
- Marketing
- Medicina
- Finanças
Interpretação dos resultados da Regressão Linear em Python
- Coeficientes
- Valor-p
- R²
- Resíduos
Conclusão
A Regressão Linear em Python é uma técnica poderosa de análise de dados com diversas aplicações. Com o uso das bibliotecas scikit-learn e StatsModels, é possível implementar a Regressão Linear de forma eficiente e obter insights valiosos a partir dos dados.
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