Exercícios: Aula 05 - Regressão Linear na Prática 📉

Pratique o conceito de prever valores numéricos contínuos usando a linha de melhor ajuste.

Básico

1. Conceito: Diferencie um problema de Regressão de um de Classificação. Dê um exemplo de cada.
2. Variáveis: No problema "Prever o preço da conta de luz baseado nos kWh consumidos", quem é a variável independente (\(x\)) e quem é a variável dependente (\(y\))?

Intermediário

1. Erro Médio (MSE): Por que elevamos o erro ao quadrado no cálculo do MSE (Mean Squared Error) em vez de apenas somar as distâncias?
2. Ajuste de Linha: Se o seu modelo de regressão está passando longe de todos os pontos, o que isso indica sobre o seu "Erro" e o que você deve fazer com os pesos?

Desafio

1. Análise de Dados: Imagine que você traçou uma linha de regressão para prever vendas e o \(R^2\) (coeficiente de determinação) foi de 0.95. Isso é um bom resultado? O que esse número significa na prática sobre a precisão do seu modelo?