EstudosML

objetivo

Estes notebooks tem por objetivos compartilhar meus estudos de Machine Learning.

Vou colocar aqui todos os modelos que eu aplicar e todas as minhas tentativas de melhorar cada vez mais as pontuações de validação de cada modelo estudado.

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Regressão Linear

Problema: Previsão de preço de casas.

Notebook 1: https://github.com/BielSousa/EstudosML/blob/main/Linear_Regression(simple).ipynb

• Nesse primeiro Notebook utilizei o método de Regressão linear simples com a variável mais correlacionada, e tentei melhorar a acurácia do medelo excluindo os outliers

Notebook 2: https://github.com/BielSousa/EstudosML/blob/main/Linear_Regression(Multiple).ipynb

• Nesse segundo Notebook utilizei o método de Regressão linear multipla, chegando até 4 variáveis correlacionadas com o preço ranqueadas de forma descedente.

Base de dados utilizada: https://github.com/BielSousa/EstudosML/blob/main/USA_Housing.csv

Fonte: Kaggle

Neste estudo consegui sair de um modelo mais simples de 42% de acurácia e chegar em um modelo médio de 92% de acurácia.

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