#################################################################################################### 01. Intuicao sobre regressao linear: Nesta aula, vamos aprender sobre regressão linear utilizando o Seaborn. O Seaborn possui um plot específico para gerar uma regressão. Podemos especificar o DataFrame que queremos utilizar, a variável independente (eixo x) e a variável dependente (eixo y). O Seaborn irá gerar um plot com os pontos e uma reta que representa a regressão. Essa reta é calculada de forma a passar o mais próximo possível dos pontos. Através dessa reta, podemos prever o valor da variável dependente para novos valores da variável independente. Vamos utilizar um exemplo simples com um DataFrame contendo o tempo de casa e o salário de funcionários para ilustrar graficamente a regressão. #################################################################################################### 02. Divisao do dataset entre treino e teste: Nesta aula, vamos trabalhar com regressão linear simples no contexto do modelo de diabetes. Primeiro, importamos as bibliotecas necessárias do scikit-learn, como a biblioteca de regressão linear e a função para dividir o conjunto de dados em treino e teste. Também importamos métricas para validar nosso modelo, como o erro absoluto mínimo e o r2score. Em seguida, preparamos os dados para criar dois modelos: um sem o IMC e outro apenas com o IMC. Dividimos os dados em variáveis dependentes (target) e independentes (explicativas) e removemos as colunas desnecessárias. Em seguida, dividimos o conjunto de dados em treino e teste, usando 70% para treinamento e 30% para teste. Essa divisão é aleatória, mas podemos controlá-la usando o argumento random state. Por fim, criamos quatro conjuntos de dados: xtrain, xtest, ytrain e ytest. Agora estamos prontos para alimentar nosso modelo de machine learning. #################################################################################################### 03. Treinamento do modelo 1: Neste vídeo, aprendemos sobre o treinamento de modelos de regressão linear usando o Scikit-Learn. O treinamento envolve fornecer ao modelo os dados de treinamento, que consistem nas variáveis independentes (X) e na variável dependente (Y). O modelo usa um algoritmo de regressão linear para encontrar um padrão entre as variáveis em X e a variável Y. Em seguida, geramos previsões usando o conjunto de testes e comparamos essas previsões com os dados reais. Também podemos obter os coeficientes da equação da reta gerada pelo modelo. No próximo vídeo, discutiremos métricas de avaliação do modelo. #################################################################################################### 04. Metricas do modelo 1: Nesta aula, discutimos a avaliação de um modelo de regressão linear. Começamos explorando duas métricas importantes: o r2Score e o Mean Absolute Error (MAE). O r2Score mede o quão bem o modelo explica a variação dos dados, com valores mais próximos de 1 indicando um bom ajuste. Já o MAE calcula a diferença média entre os valores reais e os valores previstos pelo modelo. No exemplo apresentado, o primeiro modelo teve um baixo r2Score e um MAE considerável, indicando um ajuste insatisfatório. Agora, vamos comparar esses resultados com um segundo modelo. #################################################################################################### 05. Treinar e validar modelo 2: Neste vídeo, discutimos a comparação entre dois modelos de regressão linear. O primeiro modelo é uma regressão linear múltipla, onde todas as variáveis são consideradas, exceto o IMC. O segundo modelo é uma regressão linear simples, onde apenas o IMC é considerado. Analisamos as métricas de desempenho, como o r2Score e o erro quadrático mínimo, para avaliar a eficácia de cada modelo. Também mostramos visualmente as retas de regressão e os resíduos para entender melhor a capacidade de previsão de cada modelo. Concluímos que o segundo modelo, com apenas o IMC como variável, teve um desempenho ligeiramente melhor, mas ainda há espaço para melhorias. #################################################################################################### 06. Encerramento: Neste módulo, apresentamos a biblioteca scikit-learn, que é essencial para o mundo do machine learning. Também discutimos métricas de validação e a importância de ter conjuntos de dados adequados. Aprendemos sobre engenharia de features e seleção de features para melhorar o desempenho dos modelos. Agora, vamos intensificar nosso aprendizado sobre modelos de machine learning nos próximos módulos. No final deste módulo, você conseguiu codificar e executar um modelo de regressão linear, além de explorar uma nova biblioteca de visualização de dados. #################################################################################################### 01. Intuicao sobre regressao linear: Nesta aula, vamos aprender sobre regressão linear utilizando o Seaborn. O Seaborn possui um plot específico para gerar uma regressão. Podemos especificar o DataFrame que queremos utilizar, a variável independente (eixo x) e a variável dependente (eixo y). O Seaborn irá gerar um plot com os pontos e uma reta que representa a regressão. Essa reta é calculada de forma a passar o mais próximo possível dos pontos. Através dessa reta, podemos prever o valor da variável dependente para novos valores da variável independente. Vamos utilizar um exemplo simples com um DataFrame contendo o tempo de casa e o salário de funcionários para ilustrar graficamente a regressão. #################################################################################################### 02. Divisao do dataset entre treino e teste: Nesta aula, vamos trabalhar com regressão linear simples no contexto do modelo de diabetes. Primeiro, importamos as bibliotecas necessárias do scikit-learn, como a biblioteca de regressão linear e a função para dividir o conjunto de dados em treino e teste. Também importamos métricas para validar nosso modelo, como o erro absoluto mínimo e o r2score. Em seguida, preparamos os dados para criar dois modelos: um sem o IMC e outro apenas com o IMC. Dividimos os dados em variáveis dependentes (target) e independentes (explicativas) e removemos as colunas desnecessárias. Em seguida, dividimos o conjunto de dados em treino e teste, usando 70% para treinamento e 30% para teste. Essa divisão é aleatória, mas podemos controlá-la usando o argumento random state. Por fim, criamos quatro conjuntos de dados: xtrain, xtest, ytrain e ytest. Agora estamos prontos para alimentar nosso modelo de machine learning. #################################################################################################### 03. Treinamento do modelo 1: Neste vídeo, aprendemos sobre o treinamento de modelos de regressão linear usando o Scikit-Learn. O treinamento envolve fornecer ao modelo os dados de treinamento, que consistem nas variáveis independentes (X) e na variável dependente (Y). O modelo usa um algoritmo de regressão linear para encontrar um padrão entre as variáveis em X e a variável Y. Em seguida, geramos previsões usando o conjunto de testes e comparamos essas previsões com os dados reais. Também podemos obter os coeficientes da equação da reta gerada pelo modelo. No próximo vídeo, discutiremos métricas de avaliação do modelo. #################################################################################################### 04. Metricas do modelo 1: Nesta aula, discutimos a avaliação de um modelo de regressão linear. Começamos explorando duas métricas importantes: o r2Score e o Mean Absolute Error (MAE). O r2Score mede o quão bem o modelo explica a variação dos dados, com valores mais próximos de 1 indicando um bom ajuste. Já o MAE calcula a diferença média entre os valores reais e os valores previstos pelo modelo. No exemplo apresentado, o primeiro modelo teve um baixo r2Score e um MAE considerável, indicando um ajuste insatisfatório. Agora, vamos comparar esses resultados com um segundo modelo. #################################################################################################### 05. Treinar e validar modelo 2: Neste vídeo, discutimos a comparação entre dois modelos de regressão linear. O primeiro modelo é uma regressão linear múltipla, onde todas as variáveis são consideradas, exceto o IMC. O segundo modelo é uma regressão linear simples, onde apenas o IMC é considerado. Analisamos as métricas de desempenho, como o r2Score e o erro quadrático mínimo, para avaliar a eficácia de cada modelo. Também mostramos visualmente as retas de regressão e os resíduos para entender melhor a capacidade de previsão de cada modelo. Concluímos que o segundo modelo, com apenas o IMC como variável, teve um desempenho ligeiramente melhor, mas ainda há espaço para melhorias. #################################################################################################### 06. Encerramento: Neste módulo, apresentamos a biblioteca scikit-learn, que é essencial para o mundo do machine learning. Também discutimos métricas de validação e a importância de ter conjuntos de dados adequados. Aprendemos sobre engenharia de features e seleção de features para melhorar o desempenho dos modelos. Agora, vamos intensificar nosso aprendizado sobre modelos de machine learning nos próximos módulos. No final deste módulo, você conseguiu codificar e executar um modelo de regressão linear, além de explorar uma nova biblioteca de visualização de dados. #################################################################################################### 01. Intuicao sobre regressao linear: Nesta aula, vamos aprender sobre regressão linear utilizando o Seaborn. O Seaborn possui um plot específico para gerar uma regressão. Podemos especificar o DataFrame que queremos utilizar, a variável independente (eixo x) e a variável dependente (eixo y). O Seaborn irá gerar um plot com os pontos e uma reta que representa a regressão. Essa reta é calculada de forma a passar o mais próximo possível dos pontos. Através dessa reta, podemos prever o valor da variável dependente para novos valores da variável independente. Vamos utilizar um exemplo simples com um DataFrame contendo o tempo de casa e o salário de funcionários para ilustrar graficamente a regressão. #################################################################################################### 02. Divisao do dataset entre treino e teste: Nesta aula, vamos trabalhar com regressão linear simples no contexto do modelo de diabetes. Primeiro, importamos as bibliotecas necessárias do scikit-learn, como a biblioteca de regressão linear e a função para dividir o conjunto de dados em treino e teste. Também importamos métricas para validar nosso modelo, como o erro absoluto mínimo e o r2score. Em seguida, preparamos os dados para criar dois modelos: um sem o IMC e outro apenas com o IMC. Dividimos os dados em variáveis dependentes (target) e independentes (explicativas) e removemos as colunas desnecessárias. Em seguida, dividimos o conjunto de dados em treino e teste, usando 70% para treinamento e 30% para teste. Essa divisão é aleatória, mas podemos controlá-la usando o argumento random state. Por fim, criamos quatro conjuntos de dados: xtrain, xtest, ytrain e ytest. Agora estamos prontos para alimentar nosso modelo de machine learning. #################################################################################################### 03. Treinamento do modelo 1: Neste vídeo, aprendemos sobre o treinamento de modelos de regressão linear usando o Scikit-Learn. O treinamento envolve fornecer ao modelo os dados de treinamento, que consistem nas variáveis independentes (X) e na variável dependente (Y). O modelo usa um algoritmo de regressão linear para encontrar um padrão entre as variáveis em X e a variável Y. Em seguida, geramos previsões usando o conjunto de testes e comparamos essas previsões com os dados reais. Também podemos obter os coeficientes da equação da reta gerada pelo modelo. No próximo vídeo, discutiremos métricas de avaliação do modelo. #################################################################################################### 04. Metricas do modelo 1: Nesta aula, discutimos a avaliação de um modelo de regressão linear. Começamos explorando duas métricas importantes: o r2Score e o Mean Absolute Error (MAE). O r2Score mede o quão bem o modelo explica a variação dos dados, com valores mais próximos de 1 indicando um bom ajuste. Já o MAE calcula a diferença média entre os valores reais e os valores previstos pelo modelo. No exemplo apresentado, o primeiro modelo teve um baixo r2Score e um MAE considerável, indicando um ajuste insatisfatório. Agora, vamos comparar esses resultados com um segundo modelo. #################################################################################################### 05. Treinar e validar modelo 2: Neste vídeo, discutimos a comparação entre dois modelos de regressão linear. O primeiro modelo é uma regressão linear múltipla, onde todas as variáveis são consideradas, exceto o IMC. O segundo modelo é uma regressão linear simples, onde apenas o IMC é considerado. Analisamos as métricas de desempenho, como o r2Score e o erro quadrático mínimo, para avaliar a eficácia de cada modelo. Também mostramos visualmente as retas de regressão e os resíduos para entender melhor a capacidade de previsão de cada modelo. Concluímos que o segundo modelo, com apenas o IMC como variável, teve um desempenho ligeiramente melhor, mas ainda há espaço para melhorias. #################################################################################################### 06. Encerramento: Neste módulo, apresentamos a biblioteca scikit-learn, que é essencial para o mundo do machine learning. Também discutimos métricas de validação e a importância de ter conjuntos de dados adequados. Aprendemos sobre engenharia de features e seleção de features para melhorar o desempenho dos modelos. Agora, vamos intensificar nosso aprendizado sobre modelos de machine learning nos próximos módulos. No final deste módulo, você conseguiu codificar e executar um modelo de regressão linear, além de explorar uma nova biblioteca de visualização de dados. #################################################################################################### 01. Intuicao sobre regressao linear: Nesta aula, vamos aprender sobre regressão linear utilizando o Seaborn. O Seaborn possui um plot específico para gerar uma regressão. Podemos especificar o DataFrame que queremos utilizar, a variável independente (eixo x) e a variável dependente (eixo y). O Seaborn irá gerar um plot com os pontos e uma reta que representa a regressão. Essa reta é calculada de forma a passar o mais próximo possível dos pontos. Através dessa reta, podemos prever o valor da variável dependente para novos valores da variável independente. Vamos utilizar um exemplo simples com um DataFrame contendo o tempo de casa e o salário de funcionários para ilustrar graficamente a regressão. #################################################################################################### 02. Divisao do dataset entre treino e teste: Nesta aula, vamos trabalhar com regressão linear simples no contexto do modelo de diabetes. Primeiro, importamos as bibliotecas necessárias do scikit-learn, como a biblioteca de regressão linear e a função para dividir o conjunto de dados em treino e teste. Também importamos métricas para validar nosso modelo, como o erro absoluto mínimo e o r2score. Em seguida, preparamos os dados para criar dois modelos: um sem o IMC e outro apenas com o IMC. Dividimos os dados em variáveis dependentes (target) e independentes (explicativas) e removemos as colunas desnecessárias. Em seguida, dividimos o conjunto de dados em treino e teste, usando 70% para treinamento e 30% para teste. Essa divisão é aleatória, mas podemos controlá-la usando o argumento random state. Por fim, criamos quatro conjuntos de dados: xtrain, xtest, ytrain e ytest. Agora estamos prontos para alimentar nosso modelo de machine learning. #################################################################################################### 03. Treinamento do modelo 1: Neste vídeo, aprendemos sobre o treinamento de modelos de regressão linear usando o Scikit-Learn. O treinamento envolve fornecer ao modelo os dados de treinamento, que consistem nas variáveis independentes (X) e na variável dependente (Y). O modelo usa um algoritmo de regressão linear para encontrar um padrão entre as variáveis em X e a variável Y. Em seguida, geramos previsões usando o conjunto de testes e comparamos essas previsões com os dados reais. Também podemos obter os coeficientes da equação da reta gerada pelo modelo. No próximo vídeo, discutiremos métricas de avaliação do modelo. #################################################################################################### 04. Metricas do modelo 1: Nesta aula, discutimos a avaliação de um modelo de regressão linear. Começamos explorando duas métricas importantes: o r2Score e o Mean Absolute Error (MAE). O r2Score mede o quão bem o modelo explica a variação dos dados, com valores mais próximos de 1 indicando um bom ajuste. Já o MAE calcula a diferença média entre os valores reais e os valores previstos pelo modelo. No exemplo apresentado, o primeiro modelo teve um baixo r2Score e um MAE considerável, indicando um ajuste insatisfatório. Agora, vamos comparar esses resultados com um segundo modelo. #################################################################################################### 05. Treinar e validar modelo 2: Neste vídeo, discutimos a comparação entre dois modelos de regressão linear. O primeiro modelo é uma regressão linear múltipla, onde todas as variáveis são consideradas, exceto o IMC. O segundo modelo é uma regressão linear simples, onde apenas o IMC é considerado. Analisamos as métricas de desempenho, como o r2Score e o erro quadrático mínimo, para avaliar a eficácia de cada modelo. Também mostramos visualmente as retas de regressão e os resíduos para entender melhor a capacidade de previsão de cada modelo. Concluímos que o segundo modelo, com apenas o IMC como variável, teve um desempenho ligeiramente melhor, mas ainda há espaço para melhorias. #################################################################################################### 06. Encerramento: Neste módulo, apresentamos a biblioteca scikit-learn, que é essencial para o mundo do machine learning. Também discutimos métricas de validação e a importância de ter conjuntos de dados adequados. Aprendemos sobre engenharia de features e seleção de features para melhorar o desempenho dos modelos. Agora, vamos intensificar nosso aprendizado sobre modelos de machine learning nos próximos módulos. No final deste módulo, você conseguiu codificar e executar um modelo de regressão linear, além de explorar uma nova biblioteca de visualização de dados.