Técnicas de regressão linear em Python

As técnicas de Regressão Linear em Python são utilizadas para modelar a relação entre variáveis de entrada e uma variável de saída contínua. Isso pode ser útil em diversas áreas, como por exemplo:

Análise de dados, Ciência de dados, Engenharia, Pesquisa.

    Análise de dados: A regressão linear é uma das técnicas mais básicas e amplamente utilizadas em análise de dados, sendo útil para explorar relações entre variáveis e fazer previsões.

    Ciência de dados: A regressão linear é uma técnica fundamental em ciência de dados, sendo utilizada para modelar relações entre variáveis e fazer previsões em diversas áreas, como finanças, marketing, saúde, entre outras.

    Engenharia: A regressão linear é utilizada em engenharia para modelar a relação entre variáveis, como por exemplo para prever o consumo de energia ou a vida útil de um equipamento.

    Pesquisa: A regressão linear pode ser utilizada em pesquisas para explorar relações entre variáveis e fazer previsões em diversas áreas, como economia, psicologia, educação, entre outras.

Em resumo, as técnicas de regressão linear em Python são úteis em diversas áreas para modelar a relação entre variáveis e fazer previsões.

saber mais:https://github.com/melkycorreia/Linear.git