# ML Supervisionado: Regressão (Data Science & ML)

> Regressão linear, Ridge, Lasso, ElasticNet, métricas (MSE, RMSE, R²), overfitting, regularização

- 24 perguntas de entrevista
- Mid-Level
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## 1. Qual é o objetivo principal da regressão linear?

**Resposta**

A regressão linear busca modelar a relação entre uma variável dependente (alvo) e uma ou mais variáveis independentes (features) encontrando a linha reta que minimiza a soma dos erros ao quadrado. Esta técnica permite prever valores contínuos e constitui a base de muitos algoritmos mais complexos.

## 2. Na regressão linear simples, o que representa o coeficiente beta (β₁)?

**Resposta**

O coeficiente β₁ representa a inclinação da linha de regressão, indicando o quanto a variável alvo muda para um aumento de uma unidade na variável independente. Um β₁ positivo significa uma relação positiva, enquanto um β₁ negativo indica uma relação inversa entre variáveis.

## 3. Qual método é usado para encontrar os coeficientes ótimos na regressão linear?

**Resposta**

O método dos mínimos quadrados ordinários (OLS) minimiza a soma dos quadrados dos resíduos, ou seja, a diferença entre os valores observados e previstos. Esta abordagem fornece uma solução analítica fechada e é o método padrão para estimar os parâmetros da regressão linear.

## Mais 21 perguntas disponiveis

- O que o coeficiente de determinação R² mede na regressão?
- Qual é a diferença entre MSE (Mean Squared Error) e RMSE (Root Mean Squared Error)?

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