Regressão Avançada em Python: Modelando Relações Complexas
A regressão é uma das técnicas mais utilizadas em ciência de dados e estatística para modelar a relação entre variáveis . Enquanto a regressão linear simples é intuitiva e eficiente para problemas básicos, muitos fenômenos do mundo real exigem modelos mais sofisticados para capturar relações não-lineares , interações complexas e efeitos múltiplos . Neste artigo, vamos explorar como implementar regressão avançada em Python, utilizando bibliotecas como Scikit-learn , Statsmodels e XGBoost . 1. Conceitos Fundamentais Antes de partir para a prática, é importante entender alguns conceitos-chave: Regressão Linear Múltipla : Extensão da regressão linear simples, onde múltiplas variáveis independentes explicam a variável dependente. Polinomial : Permite modelar relações não-lineares ao incluir potências das variáveis independentes. Regularização : Técnicas como Ridge e Lasso ...