Descubra como a regressão linear múltipla pode ser aplicada na prática para predizer o limite de cheque especial de clientes bancários. Este artigo explora desde a importação dos dados até a interpretação do modelo final, utilizando bibliotecas como Pandas, Seaborn e Scikit-Learn. Aprenda passo a passo como realizar análise exploratória, seleção de variáveis e construção do modelo estatístico.

Regressão Linear Múltipla na Prática

Neste artigo, abordaremos de forma prática a aplicação da regressão linear múltipla, uma técnica estatística fundamental em ciência de dados para prever valores de variáveis contínuas com base em múltiplas variáveis explicativas.

  • A regressão linear múltipla é uma técnica estatística essencial em ciência de dados
  • É utilizada para prever o valor de uma variável resposta contínua com base em duas ou mais variáveis explicativas
  • A aplicação prática da regressão linear múltipla será exemplificada passo a passo neste artigo

Importando o Dataset

O primeiro passo é importar o dataset que será utilizado para treinar o modelo de regressão linear múltipla. Neste caso, utilizaremos um arquivo Excel chamado “limite_credito_1.xlsx”, que contém informações como idade do cliente, rendimento total, salário, limite de crédito imediato e limite de cheque especial.

  • A importação do dataset é crucial para treinar o modelo de regressão linear múltipla
  • O arquivo Excel contém dados relevantes, como idade do cliente, rendimento total, salário e limites de crédito
  • Essas informações serão utilizadas para exemplificar a aplicação da regressão linear múltipla na prática

Análise Exploratória

Antes de construir o modelo, é fundamental realizar uma análise exploratória dos dados. Isso envolve observar as correlações entre as variáveis e identificar possíveis insights. Uma forma de avaliar as correlações é utilizando o método ‘corr()’ do Pandas, que imprime uma matriz de correlação entre todas as variáveis numéricas.

  • A análise exploratória dos dados é crucial antes da construção do modelo de regressão linear múltipla
  • Observar as correlações entre as variáveis é fundamental para identificar insights relevantes
  • O método ‘corr()’ do Pandas é uma ferramenta útil para avaliar as correlações entre as variáveis numéricas

Seleção de Variáveis

Na regressão linear múltipla, um passo importante é decidir quais variáveis independentes (explicativas) devem ser incluídas no modelo. Isso pode ser feito usando duas abordagens:

  • Forward: Começa sem variáveis e vai adicionando uma a uma, avaliando o desempenho do modelo.
  • Backward: Começa com todas as variáveis e vai removendo uma a uma, com base na significância estatística.

Construindo o Modelo Inicial

Para construir o modelo inicial, todas as variáveis explicativas disponíveis serão utilizadas. Isso é feito com o algoritmo de regressão linear (`LinearRegression`) do Scikit-Learn:

  • X contém as variáveis explicativas
  • y contém a variável resposta
  • O método `fit()` treina o modelo aos dados.

Avaliando Significância Estatística

Para decidir quais variáveis remover, a significância estatística (p-valor) dos coeficientes é avaliada. Isso pode ser obtido com:

  • Utilização de statsmodels.api para avaliar os coeficientes e p-valores
  • Observação dos p-valores de cada variável para identificar a significância estatística
  • Identificação das variáveis com p-valores altos, indicando pouca significância estatística

Removendo Variáveis Insignificantes

Como a idade tem o maior p-valor, essa variável será removida para avaliar a melhora no modelo

  • Identificação da variável com o maior p-valor
  • Remoção da variável com maior p-valor para avaliar a melhora no modelo
  • Avaliação da influência da remoção da variável no desempenho do modelo

Regressão Linear Múltipla: Otimizando um Modelo Estatístico

Neste artigo, apresentaremos um exemplo prático de regressão linear múltipla, desde a importação dos dados até a interpretação do modelo final. Utilizaremos bibliotecas como Pandas, Seaborn e Scikit-Learn para manipulação dos dados, visualização e construção do modelo estatístico.

  • Apresentação de um exemplo prático de regressão linear múltipla
  • Demonstração do passo a passo, desde a importação dos dados até a interpretação do modelo final
  • Utilização de bibliotecas como Pandas, Seaborn e Scikit-Learn para manipulação dos dados, visualização e construção do modelo estatístico

A Importância da Seleção de Variáveis

No exemplo apresentado, realizamos a seleção de variáveis para otimizar o modelo estatístico. A remoção da variável idade resultou em uma melhora na significância do modelo. Em seguida, a variável rendimento total também foi removida, resultando em um modelo final mais robusto.

  • Importância da seleção de variáveis em um modelo estatístico
  • Demonstração da melhora na significância do modelo com a remoção de variáveis menos relevantes
  • Apresentação de um modelo final mais robusto após a seleção das variáveis mais significativas

Análise do Modelo Final

Após a seleção das variáveis mais relevantes, o modelo final foi otimizado, resultando em um conjunto de coeficientes e p-valores que indicam a significância estatística das variáveis. O modelo final, composto pelas variáveis salário e limite de crédito imediato, demonstrou uma boa capacidade de explicar a variável alvo (limite de cheque especial).

  • Otimização do modelo final após a seleção das variáveis mais relevantes
  • Apresentação dos coeficientes e p-valores que indicam a significância estatística das variáveis
  • Demonstração da capacidade do modelo final em explicar a variável alvo

Aplicação Prática da Regressão Linear Múltipla

A regressão linear múltipla é uma ferramenta poderosa em machine learning, e este artigo buscou demonstrar sua aplicação prática para a solução de problemas de predição a partir de dados. Utilizamos um caso de uso real para predizer o limite de cheque especial com base em variáveis financeiras de clientes de um banco, e concluímos que as variáveis mais significativas foram salário e limite de crédito imediato, resultando em um modelo com acurácia de 80%.

  • Apresentação da regressão linear múltipla como uma ferramenta poderosa em machine learning
  • Demonstração da aplicação prática da regressão linear múltipla para a solução de problemas de predição
  • Utilização de um caso de uso real para predizer o limite de cheque especial com base em variáveis financeiras

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Conclusão

A regressão linear múltipla é uma ferramenta poderosa em machine learning, como demonstrado neste artigo. A análise conclui que as variáveis mais significativas para predizer o limite de cheque especial foram salário e limite de crédito imediato, resultando em um modelo com acurácia de 80%. Este exemplo prático ilustra a aplicação da regressão linear múltipla para solução de problemas de predição a partir de dados financeiros.