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Estudamos algoritmos preditivos com base em (1) modelos de regressão linear e (2) modelos de regressão logística. Esses modelos são aplicados em si...

Estudamos algoritmos preditivos com base em (1) modelos de regressão linear e (2) modelos de regressão logística. Esses modelos são aplicados em situações bem distintas, que dependem, essencialmente, da natureza da variável resposta, também chamada de variável dependente.

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Os modelos de regressão linear são aplicados quando a variável resposta é contínua, ou seja, quando a resposta pode assumir qualquer valor dentro de um intervalo. Já os modelos de regressão logística são aplicados quando a variável resposta é categórica, ou seja, quando a resposta é uma categoria ou classe. Por exemplo, se estamos tentando prever se um paciente tem ou não uma doença, a variável resposta é categórica (doença ou não doença) e, portanto, um modelo de regressão logística seria mais apropriado.
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