Análise de dados

Imagine que você precisa prever se um cliente comprará um produto, se um paciente tem risco de desenvolver uma doença ou se um e-mail é spam. Como transformar dados em respostas objetivas? A regressão logística faz exatamente isto. Ela não apenas fornece previsões, mas atribui probabilidades a cada resultado, tornando a tomada de decisão mais precisa. Neste artigo, você vai entender como esse modelo funciona, as suas aplicações práticas em diferentes setores e como analisá-lo corretamente.

Saiba mais sobre NumPy, pra que serve, suas funcionalidades, vantagens e mais.

Para fazer previsões não é preciso uma bola de cristal. É necessária a regressão linear.

Para transmitir uma mensagem de forma rápida e impressionar seu leitor, transforme seus dados em gráficos. Mas antes, escolha o tipo certo de gráfico.