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Regressão Múltipla com R

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CONCEITO A regressão múltipla é uma extensão da regressão linear na relação entre mais de duas variáveis. Na relação linear simples, temos uma variável preditora e uma resposta, mas, na regressão múltipla, temos mais de uma variável preditora e uma variável de resposta. A equação matemática geral para regressão múltipla é : y = a + b1x1 + b2x2 +...bnxn A seguir, é apresentada a descrição dos parâmetros usados: y é a variável de resposta a, b1, b2 ... bn são os coeficientes x1, x2, ... xn são as variáveis preditoras Criamos o modelo de regressão usando a função lm() em R. O modelo determina o valor dos coeficientes usando os dados de entrada. Em seguida, podemos  Prever o valor da variável de resposta para um determinado conjunto de variáveis preditoras usando esses coeficientes. FUNÇÃO LM() Essa função cria o modelo de relacionamento entre o preditor e a variável de resposta. A sintaxe básica da função lm() na regressão múltipla é: lm(y ~ x1+x2+x3...,data)

Tutorial de Machine Learning com Python - Iniciantes - Parte 2

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Em continuação á parte 1 do tutorial de machine learning para iniciantes, que pode ser encontrado em  https://incubedatascience.blogspot.com/2020/02/tutorial-de-machine-learning-com-python.html vamos iniciar a segunda parte deste tutorial, onde valos abordar mais diretamente Machine Learning, Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado, Deep Learning, Predição de Séries Temporais e um pouco do uso de Pytorch. Vamos iniciar importante as principais bibliotecas que vamos trabalhar do Python Os arquivos de dados de entrada estão disponíveis no diretório "../input/". Por exemplo, executar isso (clicando em executar ou pressionando Shift + Enter) listará os arquivos no diretório de entrada Todos os resultados que você escreve no diretório atual são salvos como saída. Ler o  csv (valor separado por vírgula) nos dados MACHINE LEARNING (ML) Aprendizado Supervisionado Aprendizado supervisionado: usa dados que possuem rótulos. Por exemplo, exis