Este repositório contém os códigos criados para resolver as questões 1 a 4 da lista de exercícios.

Os códigos foram feitos em Python 3 através do Jupyter Notebook com o auxílio de módulos adicionais, como sklearn, pandas e numpy.

Holdout

• Acurácia para a base de treino: 70,00%
• Acurácia para a base de teste: 68,61%

Leave-One-Out

• Acurácia média para a base de treino: 68,2000% +/- 0,0029% (média +/- desv. pad. da média)
• Acurácia média para a base de teste: 64,2% +/- 1,5% (idem)

K-Fold (k = 10 folders)

• Acurácia média para a base de teste: 83,40% +/- 0,88%

Leave-One-Out

• RMSE médio para a base de treino: 19,22026 +/- 0,00047
• RMSE médio para a base de teste: 15,47 +/- 0,37

K-Fold (k = 10)

• MAE médio para a base de treino: 0 +/- 0
• MAE médio para a base de teste: 43,057 +/- 0,083

• (V) Quando ajustamos um modelo linear, geralmente supomos que os erros tem distribuição normal e são independentes e identicamente distribuídos (i.i.d.).
• (V) Quando ajustamos um modelo de regressão, podemos utilizar os valores preditos e os resíduos do modelo para avaliar se o modelo se adequa bem aos dados.
• (V) O coeficiente de determinação (r²) indica, em termos percentuais, quanto da variabilidade da variável resposta é explicada pelas covariáveis do modelo.
• (F) Os modelos de regressão não são afetados por observações atípicas (outliers) e valores faltantes.
• (V) Considerando um modelo de regressão simples, temos que o coeficiente associado à covariável representa o grau de inclinação da reta.
• (V) Para efetuar regressão com o algoritmo KNN, pode-se fazer uma votação simples dos valores dos 𝑘 vizinhos encontrados.
• (V) Para melhor desempenho da árvore de regressão, pode-se utilizar regressões lineares em suas folhas para previsão do valor final.
• (V) No algoritmo Random Forest para regressão, o valor predito é obtido pela média dos valores encontrados em cada árvore.