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# Modelos de regressão para *machine learning*
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## Tema regional: Modelos de regressão para preços de abóbora na América do Norte 🎃
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Na América do Norte, é costume esculpir rostos assustadores em abóbora no Halloween. Vamos descobrir mais sobre esses vegetais
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fascinantes!
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> Foto de <a href="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Beth Teutschmann</a> em <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 vamos aprender
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As lições desta seção abordam tipos de regressão no contexto de _machine learning_. Modelos de regressão podem ajudar a determinar a _relação_ entre variáveis. Esse tipo de modelo pode prever valores como comprimento, temperatura ou idade, sugerindo relações entre variáveis à medida que analisa pontos de dados.
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Nesta série de lições, você descobrirá a diferença entre regressão linear e logística, e quando deve usar uma ou outra.
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Neste grupo de lições, te prepararemos para começar tarefas de _machine learning_, incluindo configuração do Visual Studio Code para gerenciar _notebooks_, o ambiente comum para _data scientists_ (cientistas de dados). Você descobrirá a Scikit-learn, uma biblioteca para _machine learning_, e construirá seus primeiros modelos, focando em modelos de regressão neste capítulo.
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> Existem ferramentas _low-code_ que podem ajudar a aprender como trabalhar com modelos de regressão. Use a [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 necessárias](../1-Tools/translations/README.pt-br.md)
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2. [Gerenciamento de dados](../2-Data/translations/README.pt-br.md)
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3. [Regressão linear e polinomial](../3-Linear/translations/README.pt-br.md)
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4. [Regressão logística](../4-Logistic/translations/README.pt-br.md)
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### Créditos
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"ML with regression" (ML com regressão) foi escrito com ♥️ por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
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♥️ Contribuidores do questionário incluem: [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan) e [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom)
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O _dataset_ (base de dados) de abóbora foi sugerido por [esse projeto no Kaggle](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices) e seus dados vieram dos [Specialty Crops Terminal Markets Standard Reports](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) (Relatórios Padrão de Mercados Terminais para Cultivos Especiais) distribuído pelo Departamento de Agricultura dos Estados Unidos. Adicionamos alguns pontos sobre a cor por tipo de abóbora para normalizar a distribuição dos dados. Esses dados são abertos ao público.
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