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40. Algoritmos de Regressão 
Os algoritmos de regressão são técnicas de aprendizado de máquina supervisionado usadas 
para prever valores contínuos com base em variáveis independentes. Ao contrário da 
classificação, que se destina a atribuir categorias a dados, a regressão busca estabelecer uma 
relação entre as variáveis de entrada e a variável de saída contínua. Esses algoritmos são 
amplamente usados em tarefas de previsão, como previsão de vendas, análise de risco financeiro 
e previsão de demanda.Como Funcionam os Algoritmos de Regressão 
1. Modelo Linear de Regressão: O modelo de regressão linear é um dos mais simples e 
populares, onde a relação entre a variável dependente (aquela a ser prevista) e as 
variáveis independentes (os fatores que influenciam a previsão) é modelada como uma 
linha reta. A equação do modelo é y=mx+by = mx + by=mx+b, onde mmm é o 
coeficiente angular, xxx é a variável de entrada, e bbb é o intercepto. 
2. Regressão Polinomial: Para capturar relações não lineares, pode-se usar a regressão 
polinomial, que expande o modelo linear ao incluir termos quadráticos, cúbicos ou de 
ordem superior. Isso permite que o modelo se ajuste melhor a dados com padrões não 
lineares. 
3. Regressão Logística: Embora seu nome sugira o contrário, a regressão logística é uma 
técnica usada para problemas de classificação binária, como prever a probabilidade de 
um evento ocorrer (por exemplo, se um cliente vai ou não comprar um produto). A 
regressão logística mapeia os valores de entrada para uma probabilidade entre 0 e 1, 
usando a função logística f(x)=11+e−xf(x) = \frac{1}{1+e^{-x}}f(x)=1+e−x1. 
4. Métricas de Avaliação: A performance de modelos de regressão é geralmente avaliada 
usando métricas como o Erro Quadrático Médio (RMSE), Erro Absoluto Médio 
(MAE) e o R², que indica o quão bem o modelo se ajusta aos dados. 
Vantagens dos Algoritmos de Regressão 
• Previsão Contínua: Permitem prever valores contínuos, o que é útil em problemas 
como previsão de preços, desempenho de vendas e condições econômicas. 
• Simplicidade: Modelos como a regressão linear são fáceis de implementar e entender, 
sendo uma ótima introdução ao aprendizado de máquina. 
• Interpretação: Os modelos de regressão são relativamente fáceis de interpretar, 
especialmente a regressão linear, onde é possível entender como cada variável 
influencia a variável de saída. Questões de múltipla escolha: 
1. Qual é a principal diferença entre regressão e classificação em aprendizado de 
máquina? 
o ( ) A) A regressão é usada para prever valores discretos, enquanto a 
classificação prevê valores contínuos. 
o (X) B) A regressão é usada para prever valores contínuos, enquanto a 
classificação prevê valores discretos. 
o ( ) C) A regressão e a classificação são a mesma coisa. 
2. Qual técnica de regressão é usada para modelar relações não lineares entre 
variáveis? 
o ( ) A) Regressão Linear 
o (X) B) Regressão Polinomial 
o ( ) C) Regressão Logística 
3. O que é o R² em um modelo de regressão? 
o ( ) A) A função usada para mapear entradas para uma probabilidade. 
o ( ) B) A medida de erro em um modelo de regressão. 
o (X) C) A medida de quão bem o modelo se ajusta aos dados.