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?

1. Importar as bibliotecas necessárias
2. Preparar os dados
3. Dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste
4. Criar um objeto de Regressão Linear
5. Avaliar o desempenho do modelo
6. 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.

A Awari

A Awari é a melhor plataforma para aprender sobre ciência de dados no Brasil. Oferecemos cursos com aulas ao vivo, mentorias individuais e suporte de carreira personalizado. Aprenda habilidades como Data Science, Data Analytics e Machine Learning com profissionais de empresas como Nubank, Amazon e Google.

Clique aqui para se inscrever na Awari e começar a construir agora mesmo o próximo capítulo da sua carreira em dados.