Algoritmo de regressão linear

A regressão linear é um algoritmo que fornece uma relação linear entre uma variável independente e uma variável dependente para prever o resultado de eventos futuros. É um método estatístico usado em ciência de dados e aprendizado de máquina para análise preditiva.

1. O que é regressão linear com exemplo?
2. Qual algoritmo é o melhor para o modelo de regressão?
3. O que se entende por algoritmo de regressão?

O que é regressão linear com exemplo?

Se usarmos a publicidade como variável preditora, a regressão linear estima que as vendas = 168 + 23 publicidade. Ou seja, se as despesas com publicidade forem aumentadas em um milhão de euros, espera -se que as vendas aumentem em 23 milhões de euros e, se não houvesse publicidade, esperaríamos vendas de 168 milhões de euros.

Qual algoritmo é o melhor para o modelo de regressão?

O método de estimativa mais conhecido de regressão linear é o método dos mínimos quadrados.

O que se entende por algoritmo de regressão?

Os algoritmos de regressão prevêem os valores de saída com base nos recursos de entrada dos dados alimentados no sistema. A metodologia Go-to é o algoritmo cria um modelo sobre os recursos dos dados de treinamento e usando o modelo para prever o valor para novos dados.