quarta-feira, 24 de março de 2021

Machine Learning para Predisão

  Machine Learning para Predisão - Regressão 
























Machine Learning Supervicionado para Regressão - Precificação - Weka - SAS - Excel


Videoaulas:

https://youtu.be/ezt10vjCWE8

https://youtu.be/6F8bK93AxyM

https://youtu.be/uYhF1yQLsJ8


Apostila em pdf:

http://walderson.com/site/wp-content/uploads/2017/02/WEKA.Pratica-1.pdf



Dados da Apostila:

 

 

Tam. Casa

Tam. Lote

Quartos 

Granito 

Banh. Ref

Preço

3529

9191

6

0

0

205000

3247

10061

5

1

1

224900

4032

10150

5

0

1

197900

2397

14156

4

1

0

189900

2200

9600

4

0

1

195000

3536

19994

6

1

1

325000

2983

9365

5

0

1

230000

 


Programa SAS (Estatistica Tradicional e Moderna-Robusta)

data casa;

input Tam_Casa Tam_Lot Quartos Granito Banheiro Valor Valor_Aj;

cards;

3529 9191 6 0 0 205 205000

3247 10061 5 1 1 224.9 224900

4032 10150 5 0 1 197.9 197900

2397 14156 4 1 0 189.9 189900

2200 9600 4 0 1 195 195000

3536 19994 6 1 1 325 325000

2983 9365 5 0 1 230 230000

;

proc print;

run;

proc reg;

model Valor_Aj = Tam_Casa Tam_Lot Quartos Granito Banheiro;

run;

proc robustreg;

model Valor_Aj = Tam_Casa Tam_Lot Quartos Granito Banheiro;

run;




Saida do Excel para Regressão Multipla Tradicional






Programa do Weka


Arquivo Weka com Dados Simulados Computacionalmente - Aplificar Tamanaho da Amostra (Monte Carlo - Bootstraping - 

Jackknife etc.)


Para Weka não acusar Erro, por poucas linhas no arquivo de dados



@RELATION Precifica

@ATTRIBUTE Tam_Cas REAL

@ATTRIBUTE Tam_Terre REAL

@ATTRIBUTE Quartos REAL

@ATTRIBUTE Granito REAL

@ATTRIBUTE Banh_Refor REAL


@ATTRIBUTE Preco REAL

@DATA

3529,9191,6,0,0,205
3247,10061,5,1,1,224.9
4032,10150,5,0,1,197.9
2397,14156,4,1,0,189.9
2200,9600,4,0,1,195
3536,19994,6,1,1,325
2983,9365,5,0,1,230
3388,9626,6,0,0,214.95
3639.5,10105.5,5,1,1,211.4
3214.5,12153,5,0,1,193.9
2298.5,11878,4,1,0,192.45
2868,14797,4,0,1,260
3259.5,14679.5,6,1,1,277.5





















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