S07L01 – Regressão linear múltipla em Python

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Dominando a Regressão Linear Múltipla em Python: Um Guia Abrangente

Desbloqueie o poder da análise preditiva com regressão linear múltipla em Python. Seja você um entusiasta de ciência de dados ou um profissional experiente, este guia o conduz na construção, avaliação e otimização de um modelo de regressão linear múltipla usando as robustas bibliotecas do Python. Mergulhe para aprimorar suas habilidades de modelagem de dados e tomar decisões mais informadas.



Índice


    Introdução à Regressão Linear Múltipla
    Entendendo o Conjunto de Dados
    Configurando o Ambiente
    Pré-processamento de Dados
        
            Importando Bibliotecas
            Carregando os Dados
            Explorando os Dados
            Codificação One Hot de Variáveis Categóricas
        
    
    Dividindo os Dados
    Construindo o Modelo de Regressão Linear Múltipla
    Fazendo Previsões
    Comparando Valores Reais vs. Previsto
    Avaliando o Desempenho do Modelo
    Conclusão




Introdução à Regressão Linear Múltipla

Regressão Linear Múltipla é uma técnica estatística fundamental usada para prever o resultado de uma variável alvo com base em duas ou mais variáveis preditoras. Ao contrário da regressão linear simples, que depende de uma única variável independente, a regressão linear múltipla fornece uma compreensão mais abrangente das relações de dados, tornando-a inestimável em campos como economia, medicina e engenharia.



Entendendo o Conjunto de Dados

Para este guia, utilizaremos o Conjunto de Dados de Custos Médicos Pessoais, acessível aqui no Kaggle. Este conjunto de dados contém informações sobre as despesas médicas de indivíduos e vários fatores que podem influenciar essas despesas, como idade, sexo, IMC, número de filhos, status de fumante e região.

Dados de Exemplo:


    
        idade
        sexo
        imc
        filhos
        fumante
        região
        despesas
    
    
        19
        female
        27.9
        0
        yes
        southwest
        16884.924
    
    
        18
        male
        33.77
        1
        no
        southeast
        1725.5523
    
    
        28
        male
        33
        3
        no
        southeast
        4449.462
    
    
        ...
        ...
        ...
        ...
        ...
        ...
        ...
    


Despesas é nossa variável alvo, representando as despesas médicas cobradas a um indivíduo.



Configurando o Ambiente

Antes de mergulhar na análise de dados, certifique-se de ter as ferramentas necessárias instaladas. Vamos usar:


    Python 3.x
    Jupyter Notebook
    Bibliotecas: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn


Você pode instalar as bibliotecas necessárias usando pip:





		
		
			
			
Java
			
			pip install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn
			
				
					
				
					1
				
						pip install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn
					
				
			
		





Pré-processamento de Dados

O pré-processamento de dados é uma etapa crucial que envolve a limpeza e transformação de dados brutos em um formato adequado para modelagem.

Importando Bibliotecas

Comece importando as bibliotecas essenciais do Python:





		
		
			
			
Java
			
			import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
				
						import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
					
				
			
		



Carregando os Dados

Carregue o conjunto de dados em um DataFrame do Pandas:





		
		
			
			
Java
			
			data = pd.read_csv('S07_datasets_13720_18513_insurance.csv')
			
				
					
				
					1
				
						data = pd.read_csv('S07_datasets_13720_18513_insurance.csv')
					
				
			
		



Explorando os Dados

Entenda a estrutura e o conteúdo do conjunto de dados:





		
		
			
			
Java
			
			data.head()
			
				
					
				
					1
				
						data.head()
					
				
			
		



Saída:


    
        idade
        sexo
        imc
        filhos
        fumante
        região
        despesas
    
    
        19
        female
        27.9
        0
        yes
        southwest
        16884.924
    
    
        18
        male
        33.77
        1
        no
        southeast
        1725.5523
    
    
        28
        male
        33
        3
        no
        southeast
        4449.462
    
    
        33
        male
        22.705
        0
        no
        northwest
        21984.47061
    
    
        32
        male
        28.88
        0
        no
        northwest
        3866.8552
    


Codificação One Hot de Variáveis Categóricas

Modelos de aprendizado de máquina requerem entrada numérica. Portanto, precisamos converter variáveis categóricas como sexo, fumante e região em formatos numéricos usando Codificação One Hot.





		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer

# Define o transformador de colunas com OneHotEncoder para colunas categóricas
columnTransformer = ColumnTransformer(
    [('encoder', OneHotEncoder(), [1, 4, 5])], 
    remainder='passthrough'
)

# Aplica a transformação ao conjunto de recursos
X = columnTransformer.fit_transform(X)
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
				
						from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
 
# Define o transformador de colunas com OneHotEncoder para colunas categóricas
columnTransformer = ColumnTransformer(
    [('encoder', OneHotEncoder(), [1, 4, 5])], 
    remainder='passthrough'
)
 
# Aplica a transformação ao conjunto de recursos
X = columnTransformer.fit_transform(X)
					
				
			
		



Explicação:


    ColumnTransformer aplica transformadores às colunas especificadas.
    OneHotEncoder converte variáveis categóricas em vetores binários.
    remainder='passthrough' garante que as colunas não especificadas permaneçam inalteradas.




Dividindo os Dados

Divida o conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste para avaliar efetivamente o desempenho do modelo.





		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, Y, test_size=0.20, random_state=1
)
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
				
						from sklearn.model_selection import train_test_split
 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, Y, test_size=0.20, random_state=1
)
					
				
			
		



Parâmetros:


    test_size=0.20 aloca 20% dos dados para teste.
    random_state=1 garante a reprodutibilidade.




Construindo o Modelo de Regressão Linear Múltipla

Com os dados preparados, é hora de construir e treinar o modelo de regressão.





		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Inicializa o modelo
model = LinearRegression()

# Treina o modelo com os dados de treinamento
model.fit(X_train, y_train)
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
7
				
						from sklearn.linear_model import LinearRegression
 
# Inicializa o modelo
model = LinearRegression()
 
# Treina o modelo com os dados de treinamento
model.fit(X_train, y_train)
					
				
			
		



Pontos Principais:


    LinearRegression() do Scikit-Learn é uma maneira direta de implementar modelos lineares.
    O método .fit() treina o modelo usando os dados de treinamento.




Fazendo Previsões

Utilize o modelo treinado para prever as despesas com base no conjunto de teste.





		
		
			
			
Java
			
			y_pred = model.predict(X_test)
			
				
					
				
					1
				
						y_pred = model.predict(X_test)
					
				
			
		





Comparando Valores Reais vs. Previsto

Analisar as diferenças entre os valores reais e os previstos fornece insights sobre o desempenho do modelo.





		
		
			
			
Java
			
			comparision = pd.DataFrame()
comparision['Actual'] = y_test
comparision['Predicted'] = y_pred
comparision
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						comparision = pd.DataFrame()
comparision['Actual'] = y_test
comparision['Predicted'] = y_pred
comparision
					
				
			
		



Exemplo de Saída:


    
        Real
        Previsto
    
    
        1646.4297
        4383.680900
    
    
        11353.2276
        12885.038922
    
    
        8798.5930
        12589.216532
    
    
        ...
        ...
    
    
        5227.98875
        6116.920574
    


Observações:


    Algumas previsões correspondem de perto aos valores reais.
    Discrepâncias indicam áreas onde o modelo pode melhorar.




Avaliando o Desempenho do Modelo

Avalie a precisão do modelo usando a métrica R-quadrado (R²), que representa a proporção da variância explicada pelo modelo.





		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.metrics import r2_score

r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"Pontuação R²: {r2:.2f}")
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						from sklearn.metrics import r2_score
 
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"Pontuação R²: {r2:.2f}")
					
				
			
		



Saída:





		
		
			
			
Java
			
			Pontuação R²: 0.76
			
				
					
				
					1
				
						Pontuação R²: 0.76
					
				
			
		



Interpretação:


    Um R² de 0.76 sugere que aproximadamente 76% da variância nas despesas médicas é explicada pelo modelo.
    Embora promissor, há espaço para melhorias para alcançar maior precisão.




Conclusão

Construir um modelo de regressão linear múltipla em Python envolve várias etapas cruciais, desde o pré-processamento de dados e codificação de variáveis categóricas até o treinamento do modelo e avaliação de seu desempenho. Este guia forneceu um passo a passo abrangente usando o Conjunto de Dados de Custos Médicos Pessoais, demonstrando como aproveitar as poderosas bibliotecas do Python para análise preditiva.

Próximos Passos:


    Engenharia de Recursos: Explore a criação de novos recursos ou a transformação dos existentes para melhorar o desempenho do modelo.
    Otimização do Modelo: Experimente diferentes algoritmos ou hiperparâmetros para alcançar melhor precisão.
    Tratamento de Overfitting: Implemente técnicas como validação cruzada ou regularização para evitar que o modelo memorize os dados de treinamento.


Abrace essas estratégias para refinar ainda mais seus modelos e desbloquear insights mais profundos a partir dos seus dados. Feliz modelagem!



Recursos Adicionais


    Jupyter Notebook: Acesse o Notebook Completo Aqui *(Substitua pelo link real)*
    Conjunto de Dados: Conjunto de Dados de Custos Médicos Pessoais no Kaggle
    Documentação do Scikit-Learn: Regressão Linear




Palavras-chave: Regressão Linear Múltipla em Python, Pré-processamento de Dados, Codificação One Hot, Scikit-Learn, Avaliação de Modelo, R-quadrado, Análise Preditiva, Previsão de Custos Médicos, Ciência de Dados em Python, Tutorial de Aprendizado de Máquina
idade	sexo	imc	filhos	fumante	região	despesas
19	female	27.9	0	yes	southwest	16884.924
18	male	33.77	1	no	southeast	1725.5523
28	male	33	3	no	southeast	4449.462
...	...	...	...	...	...	...
Real	Previsto
1646.4297	4383.680900
11353.2276	12885.038922
8798.5930	12589.216532
...	...
5227.98875	6116.920574