Solucionado
oi gente, tudo bem? Então, eu não entendi o porque de adicionarmos uma variável 'const' no nosso modelo de treino. eu fiz o teste sem essa variável e consegui obter um r² de 96%, o que explica muita coisa, enquanto que com ela ta dando 74%. se alguem puder me exlicar, ficaria agradecido
obs: tava testando no modelo_1, na qual é utilizado todas as variáveis explicativas.
Oi Ronaldd, tudo bem?
Ótima pergunta :)
A adição da variável const no modelo de regressão linear é para incluir o intercepto na equação do modelo (o intercepto sendo o ponto em que a reta cruza o eixo y). Sem essa constante, o modelo é forçado a passar pela origem (0,0), o que pode não ser apropriado para muitos conjuntos de dados.
A diferença que você observou no R² (96% sem a constante e 74% com a constante) pode ser explicada pelo ajuste inadequado do modelo sem o intercepto. O R² mais alto sem a constante pode ser ilusório, pois o modelo pode estar forçando um ajuste que não reflete a realidade dos dados.
Além disso, para determinar se a variável tem ou não significância estatística, seria importante realizar testes de hipóteses.
Espero ter contribuído com seu raciocínio.
Abraços!
entendi, muito obrigado (;