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Olá, Viviane! Como vai?
Muito bem! Continue resolvendo os desafios e compartilhando com a comunidade Alura.
Observei que você explorou o uso do ajuste linear para comparar padrões de comportamento, utilizou muito bem o Seaborn e Matplotlib para visualizar os dados de forma clara e ainda compreendeu a importância do modelo de regressão para identificar relações entre variáveis.
Uma dica interessante para o futuro é usar o método polyfit da biblioteca NumPy para calcular a reta de regressão. Dessa forma:
import numpy as np
# Exemplo de dados
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])
# Ajuste linear (reta)
coeficientes = np.polyfit(x, y, deg=1)
print(coeficientes)
Resultado:
[0.6 2.2]
Isso faz com que você obtenha os coeficientes da reta y = 0.6x + 2.2, o que é útil para entender como os dados se ajustam linearmente. Além de ser uma boa prática para consolidar a lógica por trás da regressão.
Para saber mais:
Sugestão de conteúdo para você mergulhar ainda mais sobre o tema:
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