Regressão linear

Fundamentos de Probabilidade em Python

Alexander A. Ramírez M.

CEO @ Synergy Vision

Funções lineares

Gráfico de função linear

Fundamentos de Probabilidade em Python

Parâmetros da função linear

Gráfico de função linear

$$ y = \color{red}{slope}*x + \color{blue}{intercept} $$

Fundamentos de Probabilidade em Python

Função linear com perturbações aleatórias

Função linear com perturbações aleatórias

$$ y = slope*x + intercept + \color{red}{random\_number} $$

Fundamentos de Probabilidade em Python

Comece pelos dados e encontre um modelo que se ajuste

Gráfico: horas de estudo vs. nota

Fundamentos de Probabilidade em Python

Que modelo se ajusta aos dados?

Ajuste com modelos constante, linear, quadrático e logarítmico

Quais critérios determinam qual é o melhor modelo?

Fundamentos de Probabilidade em Python

Que modelo se ajusta aos dados? (Cont.)

Animação de ajuste de modelo linear

Fundamentos de Probabilidade em Python

Gráfico de resíduos

Fundamentos de Probabilidade em Python

Gráfico de resíduos e minimização do erro

Fundamentos de Probabilidade em Python

Probabilidade e estatística em ação

Gráfico de resíduos do modelo linear

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Calculando parâmetros do modelo linear

# Import LinearRegression
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# sklearn linear model
model = LinearRegression()
model.fit(hours_of_study, scores)

# Get parameters
slope = model.coef_[0]
intercept = model.intercept_

# Print parameters
print(slope, intercept)

(1.496703900384545, 52.44845266434719)
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Prevendo notas com base nas horas de estudo

# Score prediction
score = model.predict(np.array([[15]]))
print(score)

[74.89901117]
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Plotando o modelo linear

$$ $$

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(hours_of_study, scores)
plt.plot(hours_of_study_values, model.predict(hours_of_study_values))
plt.show()
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Gráfico do ajuste do modelo linear

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Vamos praticar com modelos lineares

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