Modelos de machine learning explicam regressão linear múltipla

São Paulo — InkDesign News — O uso de algoritmos de machine learning está se tornando cada vez mais essencial em diversas áreas, permitindo análises preditivas e melhorias em processos de tomada de decisão.

Arquitetura de modelo

A regressão linear múltipla é uma técnica fundamental em machine learning que estende seu precursor, a regressão linear simples, permitindo a modelagem com múltiplas variáveis independentes. Neste contexto, consideramos o Conjunto de Dados do Mercado de Peixes, que inclui atributos físicos como peso, altura e largura do peixe.

“Vamos explorar a matemática por trás do algoritmo de regressão linear múltipla.”
(“Let’s explore the math behind the multiple linear regression algorithm.”)

— Autor, Análise de Dados

Com um conjunto de dados contendo 20 amostras, abordamos duas variáveis independentes: altura e largura dos peixes, utilizando Python para ajustar nosso modelo. O código é conciso e eficaz, permitindo que analistas e desenvolvedores rapidamente entendam a aplicação prática da abordagem.

Treinamento e otimização

O modelo foi ajustado sem divisão de treinamento e teste devido ao pequeno tamanho do conjunto de dados, permitindo o foco na compreensão da matemática subjacente. Como resultado, o intercepto (β₀) foi calculado em -1005.2810, com as inclinações para a altura (β₁) e largura (β₂) em 78.1404 e 82.0572, respectivamente.

“Aplicamos a regressão linear múltipla em nosso conjunto de dados amostral e obtivemos os resultados.”
(“We applied multiple linear regression using Python on our sample dataset and we got the results.”)

— Autor, Análise de Dados

A precisão do modelo foi avaliada em relação aos valores reais e previstos, com a soma dos resíduos quadrados minimizada. Isso é crucial para validar a eficácia do modelo para predizer o peso em função das variáveis mensuráveis.

Resultados e métricas

A visualização do plano de regressão permite uma análise clara da relação entre as variáveis. Neste caso, a técnica se mostrou eficiente para identificar como mudanças nas dimensões físicas dos peixes impactam seu peso total. O entendimento do modelo é fundamental para aplicações práticas, facilitando a previsão e controle de qualidade em mercados de peixe.

“A regressão múltipla nos fornece insights valiosos sobre as interações entre as variáveis.”
(“Multiple regression provides us with valuable insights into the interactions between variables.”)

— Autor, Análise de Dados

As aplicações práticas dessa abordagem incluem a previsão de peso de peixes com base em suas medidas físicas, permitindo uma melhor alocação de recursos e planejamento no comércio de peixes. Isso demonstra o potencial da machine learning para otimizar operações e melhorar decisões com base em análises de dados.

Com os próximos passos, a pesquisa pode se expandir para considerar mais variáveis preditivas, inclusivamente utilizando técnicas como redes neurais e deep learning para aprimorar ainda mais a modelagem preditiva.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)