O objetivo deste exercício é construir um modelo de machine learning capaz de prever o valor do aluguel de um imóvel com base em suas características. Através da análise de um dataset de imóveis, você irá:
- Explorar os dados: Realizar uma análise exploratória dos dados para entender a distribuição das variáveis, identificar possíveis outliers e correlações.
- Preparar os dados: Limpar os dados, tratar valores ausentes e codificar variáveis categóricas.
- Construir um modelo: Utilizar um algoritmo de regressão linear para construir um modelo que relacione as características do imóvel com o valor do aluguel.
- Avaliar o modelo: Avaliar a performance do modelo utilizando métricas adequadas e analisar os resíduos para verificar a qualidade das previsões.
- Interpretar os resultados: Analisar os coeficientes do modelo para entender a importância de cada variável na previsão do valor do aluguel.
Observação
O dataset se encontra compactado na seção de recursos, é necessário extrair primeiro.
Entrega
Após concluir o desafio, você deve enviar a URL do seu código no GitHub para a plataforma.
Além disso, que tal fazer um post no LinkedIn compartilhando o seu aprendizado e contando como foi a experiência?
É uma excelente forma de demonstrar seus conhecimentos e atrair novas oportunidades!
Feito com 💜 por Rocketseat 👋
O objetivo deste exercício é construir um modelo de machine learning capaz de prever o valor do aluguel de um imóvel com base em suas características. Através da análise de um dataset de imóveis, você irá:
- Explorar os dados: Realizar uma análise exploratória dos dados para entender a distribuição das variáveis, identificar possíveis outliers e correlações.
- Preparar os dados: Limpar os dados, tratar valores ausentes e codificar variáveis categóricas.
- Construir um modelo: Utilizar um algoritmo de regressão linear para construir um modelo que relacione as características do imóvel com o valor do aluguel.
- Avaliar o modelo: Avaliar a performance do modelo utilizando métricas adequadas e analisar os resíduos para verificar a qualidade das previsões.
- Interpretar os resultados: Analisar os coeficientes do modelo para entender a importância de cada variável na previsão do valor do aluguel.
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