Este projeto se trata de uma tarefa de regressão aplicada ao California Housing Dataset, um conjunto de dados que contém informações sobre imóveis no estado da Califórnia, extraídas do Censo de 1990. O objetivo principal é prever o valor mediano das casas em diferentes regiões (chamadas de "blocos") com base em várias características socioeconômicas e geográficas.
Através desse projeto, mostramos o processo completo de desenvolvimento de um modelo de regressão linear, desde o tratamento dos dados até a avaliação de desempenho do modelo. Este é um exemplo prático de aplicação de técnicas de ciência de dados para resolver problemas de negócios, como prever preços de imóveis com base em características relevantes.
Este projeto segue um roadmap típico de Data Science, que pode ser dividido nas seguintes etapas:
O objetivo do projeto é prever o valor médio das casas (variável alvo: MedHouseVal) baseado nas demais variáveis do dataset.
Utilizamos o California Housing Dataset, que já está disponível para tarefas de machine learning e inclui variáveis como MedInc (renda média), HouseAge (idade das casas), entre outras.
- Verificação e tratamento de valores ausentes.
- Transformação de variáveis (normalização, criação de novas features se necessário).
- Divisão do dataset em conjuntos de treino e teste para avaliação do modelo.
A EDA envolve:
- Análise estatística das variáveis.
- Visualizações gráficas para entender distribuições, correlações e padrões entre as variáveis.
Neste projeto, utilizamos um modelo de regressão linear para prever o valor das casas. Esse modelo é simples, interpretável e amplamente utilizado em problemas de regressão.
Avaliamos o desempenho do modelo com métricas como o Erro Quadrático Médio (MSE) e R², que medem a precisão das previsões.
A regressão linear é uma técnica estatística usada para modelar a relação entre uma variável dependente ( Y ) e uma ou mais variáveis independentes ( X_1, X_2, \dots, X_n ). O modelo de regressão linear assume que essa relação pode ser aproximada por uma linha reta, dada pela seguinte equação:
[ Y = \beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2 + \dots + \beta_nX_n + \epsilon ]
Onde:
- ( Y ) é a variável dependente (no nosso caso, o valor mediano das casas).
- ( X_1, X_2, \dots, X_n ) são as variáveis independentes (as características, como
MedInc,HouseAge, etc.). - ( \beta_0 ) é o intercepto.
- ( \beta_1, \beta_2, \dots, \beta_n ) são os coeficientes de cada variável independente.
- ( \epsilon ) é o termo de erro, que capta as variações que não podem ser explicadas pelas variáveis independentes.
A ideia é ajustar os valores de ( \beta_0, \beta_1, \dots, \beta_n ) de modo que a linha se aproxime o máximo possível dos pontos de dados. Isso é feito minimizando o Erro Quadrático Médio (MSE), que é dado por:
[ MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (Y_i - \hat{Y}_i)^2 ]
Onde ( Y_i ) são os valores reais e ( \hat{Y}_i ) são as previsões do modelo.
Aplicar um modelo de regressão linear para prever preços de imóveis, como neste projeto, pode trazer grandes benefícios para negócios. Empresas do setor imobiliário, por exemplo, podem usar esses modelos para:
- Precificação mais precisa: Ajustar os preços dos imóveis com base em características socioeconômicas e geográficas.
- Análise de mercado: Identificar áreas subvalorizadas ou supervalorizadas, e prever tendências no mercado imobiliário.
- Investimentos mais informados: Auxiliar investidores a tomar decisões mais embasadas sobre onde investir, com base em previsões de aumento ou diminuição dos valores das casas.
Além disso, esses modelos podem ser integrados em sistemas de recomendação para sugerir imóveis aos compradores com base em seu perfil e preferências. No setor bancário, podem ser usados para avaliar o valor de garantias em financiamentos.