Projeto9-BostonHousing-ML_Regression

Contexto

• Nesse trabalho vou explorar uma conhecida base, boston dataset.
• Nela encontramos informações sobre algumas características de casas. Queremos estudar o comportamento dos preços desses imóveis para futuramente conseguirmos prever seus preços

Objetivo

• Gerar modelos de regressão capazes de prever preços de imóveis da base boston dataset

Objetivos Específicos

• Trabalhar de maneira mais direcionada com modelos de regressão linear:
  1. Regressão Linear Bidimensional
  2. Regressão Linear Multidimensional
  3. Regressão Ridge
  4. Regressão Lasso
  5. Regressão por Rede Elástica
• Etapa de 'Reshape' no treinamento de modelos com apenas 1 feature
• Estudar o conceito Cross-validation de maneira mais aprofundada
• Primeiro contato com o tema 'Tuning Hyperparameters'

Fonte

• Projeto pessoal com os assuntos abordados no módulo:
  'Supervised Learning with scikit-learn - Regression', da plataforma DataCamp, trilha 'Machine Learning Scientist with Python'
• O conteúdo teórico e as imagens foram retiradas dos slides da aula