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Aprenda Regressão Linear com Duas Variáveis | Regressão Linear Múltipla
Regressão Linear com Python

bookRegressão Linear com Duas Variáveis

Até agora, analisamos a regressão linear com apenas uma variável. Isso é chamado de regressão linear simples. No entanto, na prática, na maioria das vezes o alvo depende de várias variáveis. A regressão linear com mais de uma variável é chamada de Regressão Linear Múltipla

Equação da Regressão Linear com Duas Variáveis

No nosso exemplo com alturas, adicionar a altura da mãe como uma variável ao modelo provavelmente melhoraria nossas previsões. Mas como adicionar uma nova variável ao modelo? Uma equação define a regressão linear, então basta adicionar uma nova variável à equação:

Visualização

Quando discutimos o modelo de regressão simples, construímos o gráfico 2D onde um eixo representa a variável e o outro representa o alvo. Agora que temos duas variáveis, precisamos de dois eixos para as variáveis e um terceiro para o alvo. Portanto, estamos passando de um espaço 2D para um 3D, o que é muito mais difícil de visualizar. O vídeo mostra um gráfico de dispersão 3D do conjunto de dados em nosso exemplo.

Mas agora, nossa equação não é mais uma equação de uma linha. É uma equação de um plano. Aqui está um gráfico de dispersão junto com o plano previsto.

Você pode ter notado que, matematicamente, nossa equação não ficou muito mais difícil. Mas, infelizmente, a visualização ficou.

Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 2. Capítulo 1

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Até agora, analisamos a regressão linear com apenas uma variável. Isso é chamado de regressão linear simples. No entanto, na prática, na maioria das vezes o alvo depende de várias variáveis. A regressão linear com mais de uma variável é chamada de Regressão Linear Múltipla

Equação da Regressão Linear com Duas Variáveis

No nosso exemplo com alturas, adicionar a altura da mãe como uma variável ao modelo provavelmente melhoraria nossas previsões. Mas como adicionar uma nova variável ao modelo? Uma equação define a regressão linear, então basta adicionar uma nova variável à equação:

Visualização

Quando discutimos o modelo de regressão simples, construímos o gráfico 2D onde um eixo representa a variável e o outro representa o alvo. Agora que temos duas variáveis, precisamos de dois eixos para as variáveis e um terceiro para o alvo. Portanto, estamos passando de um espaço 2D para um 3D, o que é muito mais difícil de visualizar. O vídeo mostra um gráfico de dispersão 3D do conjunto de dados em nosso exemplo.

Mas agora, nossa equação não é mais uma equação de uma linha. É uma equação de um plano. Aqui está um gráfico de dispersão junto com o plano previsto.

Você pode ter notado que, matematicamente, nossa equação não ficou muito mais difícil. Mas, infelizmente, a visualização ficou.

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