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Modelo preditivo de Regressão Linear Múltipla que prevê preços de imóveis com base em múltiplas variáveis. Deploy por meio de uma API em Flask.

Regressão Linear de Preços de Imóveis

Um corretor de imóveis precisa prever o valor dos preços dos imóveis, para tal, desenvolve um modelo de regressão linear com base em diversas features explicativas, analisa sua eficácia e validade e faz deploy através de uma API construída em Flask.

1. Desenvolvimento da package LinearRegression__: funções fit_model(), predict(), etc.
2. Análise de dados exploratória e descritiva: uso de correlação, plotagem de histogramas, etc.
3. Teste de valor-p: uso de ANOVA (variance analysis) para estimar o valor-p das features.
4. Modelo preditivo: uso de regressão linear múltipla.
5. Modelo preditivo: uso de regressão linear simples.
6. Comparação entre modelos e definição do mais adequado.
7. Deploy do modelo usando API construída em Flask.

💻 Desenvolvedor

Kayky Santos