Regressão Linear claramente Explicada! A Regressão Linear modela a relação entre uma variável dependente (y) e duas ou mais variáveis independentes (x1, x2 ...) ❗️Para simplificar, 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 linha - c é o intercepto 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 apresenta, 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. ...