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 language:
 - pt
-metrics:
-- mse
-- mae
-- r_squared
+datasets:
+  - fetch_california_housing
 pipeline_tag: tabular-regression
 tags:
 - Regressão
 - Califórnia
 - sklearn
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+---
+
+## Descrição do modelo:
+
+Este é um modelo de regressão linear treinado no conjunto de dados de habitação da Califórnia. O modelo foi treinado para prever o valor mediano das casas em um determinado bairro na Califórnia com base em várias características do bairro, como a renda média, a idade média da casa, o número médio de quartos, o número médio de ocupantes por casa, a latitude e a longitude.
+
+O modelo foi avaliado usando várias métricas de erro, incluindo o Erro Quadrático Médio (MSE), o Erro Absoluto Médio (MAE) e o Coeficiente de Determinação (R^2). Além disso, a validação cruzada foi usada para obter uma estimativa mais robusta do desempenho do modelo.
+
+Os coeficientes do modelo fornecem uma indicação da importância relativa de cada característica na previsão do valor mediano das casas. Por exemplo, um coeficiente positivo para a renda média sugere que bairros com maior renda média tendem a ter casas mais caras, enquanto um coeficiente negativo para a latitude sugere que bairros mais ao norte tendem a ter casas menos caras.
+
+Este modelo é um exemplo de um modelo de aprendizado de máquina simples e interpretable que pode ser usado como um ponto de partida para tarefas de previsão mais complexas.
+
+## Arquitetura do modelo: