Regressão linear claramente explicada! A regressão linear modela a relação entre uma variável dependente (y) e duas ou mais variáveis independentes (x1, x2 ...) ❗️Por uma questão de simplicidade, discutimos a regressão linear com uma única variável independente. Representação Matemática: y=mx+c onde: - y é a variável dependente - x é a variável independente - m é a inclinação da reta - c é a interceptação y Função de custo: ❗️O objetivo é encontrar os melhores valores para m e c que minimizem o erro entre os valores previstos e os valores reais para todos os pontos de dados. É assim que a função de custo se parece, um erro quadrático médio: MSE= 1/N∑(yi−(m*xi+c))**2 Onde: - N é o número de pontos de dados. - yi é o valor real para o i-ésimo ponto de dados. - mxi+c é o valor previsto para o i-ésimo ponto de dados. ...