Regressão Linear
Tags: machinelearning, estatística, datascience, ai
Published: 2019-10-13 22:33:02


Nesse artigo vou explicar o que eu considero como primeiro passo no mundo do Machine Learning: as Regressões. Mas primeiro vamos entender o conceito de regressão linear.

Em uma visão bem simplista uma regressão é a melhor linha que descreve a relação entre alguns dados.

![Reta de regressão linear simples](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/vw1t7txehpxxeswu6gmy.png) <small> *Reta de regressão linear simples* <small>

Esses dados se dividem em variável dependente, que é a variável que vamos predizer, é a nossa resposta, e uma ou mais variáveis independentes que são as que vamos utilizar para entender a relação e conseguir os resultados.

Quando ouvimos falar de modelos regressivos, em geral, estamos falando de variáveis dependentes quantitativas. Mas isso não é regra existem regressões para variáveis dependentes qualitativas, como a Regressão Logística.

Apesar de nesse artigo eu descrever apenas regressões lineares (“retas”) existem regressões para descrever relações não-lineares também.

Agora, uma regressão serve apenas predizer valores? Não.

# **O que uma regressão pode nos dizer?**

-   Existe relação entre a minha variável dependente (resposta) e a outras variáveis?
-   Quão forte é a relação das variáveis com a variável resposta?
-   Qual delas contribui mais para variável resposta?
-   O quanto cada variável afeta a variável resposta?
-   Essa relação é realmente linear?
-   Quão acurado conseguimos predizer a variável resposta?

Além disso tudo as regressões são modelos explicáveis, ou seja, não são uma caixa-preta que ninguém entende o porquê daquela resposta e dependendo do assunto essa explicabilidade é mais importante do que uma boa acurácia nas predições.

# Regressão Linear Simples

Uma regressão tem a cara dessa equação aqui (uma equação de reta):

Y ≈ α + βX.

Onde Y é a variável dependente, que irá ser predita, X é a minha variável independente, o nosso preditor e α e β são coeficientes/parâmetros que o modelo vai tentar encontrar. Exemplificando: Y podem ser as vendas de uma empresa e X o valor gasto com uma campanha de marketing, assim conseguimos identificar quanto o gasto com marketing pode influenciar nas vendas.

Lembrem que a regressão quer encontrar melhor reta que descreve a relação entre os dados e para isso é preciso entrar os melhores α e β.

Para encontrar os coeficientes, essa equação y = a + bx é feita para cada ponto do dataset gerando vários y, a, b estimados. Como o modelo não é perfeito y estimado vai ser diferente do Y real que temos no dataset e essa diferença é chamada de resíduo.  **O objetivo de uma regressão é então encontrar uma reta com os menores resíduos possíveis.**

Veja que na primeira equação eu escrevi aproximado ≈ e não igual =, porque a equação completa ainda é somada com os erros acarretados das estimativas.

Y = α + βX + Є.

Existem algumas formas diferentes de calcular o erro final do modelo para que ele não fique enviesado e que seja possível medir a qualidade do nosso modelo, entretanto vou explicar uma das mais simples aqui chamada de Média dos Erros ao Quadrado (MSE) que é a soma dos resíduos ao quadrado, ou seja, para cada resíduo de cada ponto iremos colocá-lo ao quadrado e somar todos eles, dividido pelo número de observações. Portanto, esse modelo vai procurar pela reta que possui o menor MSE e declará-la como a que melhor descreve essas relações.

Não foi tão difícil né?

# Regressão Linear Múltipla

Agora essa fica bem fácil, pois funciona da mesma forma que a simples só que é usada para mais do que uma variável independente.

Y = α + βX1 + γX2+ Є.


![Plano de regressão linear múltipla](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/2nnz59u5ebr4n1wpxi51.png)
<small>*Plano de regressão linear múltipla* <small>
fonte:  [http://marcelojo.org/2017/10/multiple-linear-regression.html](http://marcelojo.org/2017/10/multiple-linear-regression.html)

Nesse exemplo a gente conseguiria entender a escolaridade de alguém (grade) usando a idade (age) e o gênero.

Bom, agora a gente já entendeu como funciona uma regressão, mas ainda não sabemos como responder todas aquelas perguntas do começo do artigo. A maioria delas pode ser respondida olhando para os coeficientes e o erro da nossa equação.

O erro é o que a gente perde com o modelo, já que , no geral, as relações não são exatamente lineares. Por exemplo, se estamos predizendo algum preço, em reais, e o erro final ficou no valor de 200, isso significa que o modelo provavelmente vai errar o valor predito em 200 reais em média.

Já os coeficientes conseguem nos explicar justamente o quão forte aquela variável se relaciona com a variável resposta, ou seja, a variável independente que tiver o maior coeficiente será a variável que mais contribui para esse modelo. Além disso, cada coeficiente vai representar o quanto em média a variável resposta vai mudar para cada unidade da sua variável dependente. Por exemplo, se a nossa resposta for a altura, em cm, de uma pessoa nos baseando em variáveis como idade e peso, observando o coeficiente da idade em 20 significa que para cada ano adquirido uma pessoa cresce em média 20 cm (isso com o peso constante).

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# Referências

Vou deixar um livro que usei para aprender algumas técnicas, não só regressão, e também um canal que eu gosto muito e explica estatística de forma bem didádica (em inglês 🙁)

> An Introduction to Statistical Learning — Gareth James et al
> 
> [StatQuest — Canal do YouTube](https://www.youtube.com/channel/UCtYLUTtgS3k1Fg4y5tAhLbw)