O que é regression?

Regressão em Machine Learning: Entenda o Conceito de Regression

A regression é um método estatístico amplamente utilizado em machine learning para modelar a relação entre uma variável dependente contínua e uma ou mais variáveis independentes. A principal finalidade de um modelo de regression é prever ou explicar a variação da variável dependente com base nas variáveis independentes.

O que é Regression?

Regression, ou regressão, é uma técnica de aprendizado supervisionado que visa estimar valores contínuos. Diferentemente das técnicas de classificação, que predizem categorias, a regression é usada para prever quantidades como preços de imóveis, salários ou temperaturas futuras.

Tipos Comuns de Modelos de Regression

Existem vários tipos de modelos de regression, cada um adequado para diferentes tipos de dados e problemas:

Linear Regression

A Linear Regression é o tipo mais simples e amplamente utilizado de modelo de regression. Ele assume uma relação linear entre as variáveis independentes e dependentes.

Polynomial Regression

A Polynomial Regression estende a ideia da linear regression ao ajustar um polinômio aos dados, permitindo modelar relações não lineares.

Ridge Regression

A Ridge Regression é utilizada quando há multicolinearidade entre as variáveis independentes, adicionando uma penalidade aos coeficientes para evitar overfitting.

Lasso Regression

A Lasso Regression também adiciona uma penalidade aos coeficientes, mas pode reduzi-los a zero, efetivamente realizando feature selection.

Aplicações da Regression

A regression é aplicada em diversos campos, como economia, medicina, engenharia e marketing, para entender relações entre variáveis e fazer previsões.

Por que Aprender Regression é Importante?

Compreender regression é crucial para qualquer profissional de tecnologia que trabalhe com dados, pois permite a criação de modelos preditivos robustos e a tomada de decisões baseada em dados.