Criando um modelo de Regressão

Este repositório contém um notebook em Python com um fluxo completo para construção de um modelo de regressão utilizando bibliotecas populares de ciência de dados. O objetivo é demonstrar, de forma prática, como carregar dados, explorá-los, aplicar técnicas de visualização e treinar um modelo preditivo.

📌 Estrutura do notebook

O notebook está dividido nas seguintes etapas principais:

1. Importação da base de dados

   • Leitura dos dados a partir de arquivo.
   • Conversão em pandas.DataFrame.

2. Análise exploratória dos dados (EDA)

   • Visualização com seaborn.pairplot, gráficos de dispersão e histogramas.
   • Análise da distribuição e correlação das variáveis.

3. Preparação dos dados

   • Separação em variáveis independentes (X) e dependente (y).
   • Ajustes para adequação ao modelo.

4. Construção do modelo de regressão

   • Criação do modelo de Regressão Linear.
   • Ajuste aos dados de treino.

5. Avaliação do modelo

   • Interpretação dos coeficientes.
   • Métricas de desempenho (ex.: R², erro médio).

🛠️ Tecnologias utilizadas

• Python 3
• pandas
• numpy
• matplotlib
• seaborn
• scikit-learn

🚀 Como executar

1. Clone este repositório:

   git clone https://github.com/seu-usuario/seu-repositorio.git

2. Acesse a pasta do projeto:

   cd seu-repositorio

3. Crie e ative um ambiente virtual (opcional, mas recomendado).
4. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

5. Abra o notebook:

   jupyter notebook "Criando um modelo de Regressão.ipynb"

📊 Resultados esperados

• Gráficos que ajudam a entender a relação entre as variáveis.
• Um modelo de regressão ajustado e avaliado com métricas quantitativas.
• Base para evolução para modelos mais complexos.