{"id":28171220,"url":"https://github.com/sarah-ribeiro/linear_regression_data_science_ml_ia","last_synced_at":"2025-06-16T19:37:41.242Z","repository":{"id":241413420,"uuid":"806209154","full_name":"Sarah-Ribeiro/linear_regression_data_science_ml_ia","owner":"Sarah-Ribeiro","description":"This project uses scikit-learn for linear regression analysis. With a dataset, we compare variables using functions like LinearRegression(). 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Com um conjunto de dados repleto de potenciais insights, nos aprofundamos na tarefa de comparar duas variáveis essenciais.\n\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\nUtilizando funções robustas como `LinearRegression()` e `train_test_split()`, conduzimos uma análise de dados meticulosa, buscando padrões e correlações que pudessem iluminar nosso entendimento. A cada iteração, nos aproximamos mais de desvendar os segredos escondidos dentro dos dados, guiados pela curiosidade e pela precisão dos algoritmos de aprendizado de máquina.\n\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\nAo analisar o gráfico gerado, é possível perceber uma distinção significativa entre idade e índice de massa corporal (IMC). A linha de regressão, que cruza o gráfico, demonstra a relação entre essas duas variáveis. No entanto, essa relação é fraca, indicando que a maioria das pessoas possui um IMC acima ou abaixo do padrão recomendado para suas respectivas idades. Apenas uma minoria se encontra dentro da faixa considerada ideal. 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