Recursos do Minicurso
Muito bem! Você conseguiu! 👏
Agora, que tal brincar um pouco mais com esse conjunto de dados?
- Tente selecionar jogadores de outras posições, como goleiros (“GK”).
Quais atributos serão os mais importantes para prever a nota geral deles?
Quais atributos você escolheria? - Mude os atributos que você selecionou. Isso altera os resultados da previsão do modelo?
- Alterne a proporção de dados de treino/teste. Veja o que acontece.
- Mude a variável alvo. Por exemplo: use
'Value'(Valor de mercado) ou'Wage'(Salário).
Tente descobrir como converter esses valores para números.- Dica: 50k = 50 * 1000, 10M = 10 * 1000 * 1000
Na aula de hoje, você aprendeu como treinar um modelo de regressão linear para estimar a nota geral de um jogador de futebol.
Esperamos que tenha gostado e se sentido inspirado a continuar explorando!
A partir de agora, você pode visitar o site Kaggle
, procurar outro conjunto de dados e testar o que aprendeu.
Aplique regressão linear para prever ou estimar resultados.
Você vai se surpreender com o que é capaz de fazer! 🚀✨