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# Modelos de regressão para aprendizagem automática
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## Tema regional: Modelos de regressão para preços de abóboras na América do Norte 🎃
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Na América do Norte, as abóboras são frequentemente esculpidas em rostos assustadores para o Halloween. Vamos descobrir mais sobre estes vegetais fascinantes!
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> Foto por <a href="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Beth Teutschmann</a> no <a href="https://unsplash.com/s/photos/jack-o-lanterns?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
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## O que irá aprender
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[](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "Vídeo de introdução à regressão - Clique para assistir!")
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> 🎥 Clique na imagem acima para um vídeo rápido de introdução a esta lição
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As lições desta secção abordam os tipos de regressão no contexto da aprendizagem automática. Os modelos de regressão podem ajudar a determinar a _relação_ entre variáveis. Este tipo de modelo pode prever valores como comprimento, temperatura ou idade, revelando assim relações entre variáveis enquanto analisa pontos de dados.
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Nesta série de lições, irá descobrir as diferenças entre regressão linear e logística, e quando deve preferir uma em vez da outra.
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[](https://youtu.be/XA3OaoW86R8 "ML para principiantes - Introdução aos modelos de regressão para aprendizagem automática")
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> 🎥 Clique na imagem acima para um vídeo curto que introduz os modelos de regressão.
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Neste grupo de lições, irá preparar-se para começar tarefas de aprendizagem automática, incluindo configurar o Visual Studio Code para gerir notebooks, o ambiente comum para cientistas de dados. Irá descobrir o Scikit-learn, uma biblioteca para aprendizagem automática, e construir os seus primeiros modelos, focando-se nos modelos de regressão neste capítulo.
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> Existem ferramentas úteis de baixo código que podem ajudá-lo a aprender a trabalhar com modelos de regressão. Experimente [Azure ML para esta tarefa](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
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### Lições
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1. [Ferramentas do ofício](1-Tools/README.md)
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2. [Gestão de dados](2-Data/README.md)
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3. [Regressão linear e polinomial](3-Linear/README.md)
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4. [Regressão logística](4-Logistic/README.md)
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### Créditos
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"ML com regressão" foi escrito com ♥️ por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
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♥️ Contribuidores do quiz incluem: [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan) e [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom)
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O conjunto de dados de abóboras foi sugerido por [este projeto no Kaggle](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices) e os seus dados são provenientes dos [Relatórios Padrão dos Mercados Terminais de Culturas Especiais](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) distribuídos pelo Departamento de Agricultura dos Estados Unidos. Adicionámos alguns pontos relacionados com a cor com base na variedade para normalizar a distribuição. Estes dados estão em domínio público.
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**Aviso Legal**:
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