Skip to content

atilafp/OOP

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

9 Commits
 
 
 
 

Repository files navigation

OOP

Projeto final do curso Python sem Gargalos, com foco para orientação a objetos.

O projeto consiste na implementação das classes Dataset, Regressão Linear e Performance.

A classe Dataset apresenta o método train_test_split para divisão do dataset em conjunto de treino e conjunto de teste.

A classe Regressão Linear apresenta o método regressão linear implementado usando a abordagem geometrica e a abordagem estatística (essa última implementada apenas para uma única variável preditora). A classe tambem apresenta o método predição para prever o valor da variável alvo com base nas variáveis preditoras em observações não utilizadas durante o treinamento (conjunto de teste).

Por fim, a classe Performance apresenta o método para quantificação da qualidade das predições utilizando diferentes métricas como mae, mse e max.

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published