A regressão é outra sub-categoria de aprendizagem supervisionada usada quando o valor que está sendo previsto difere de um “sim ou não” e que siga um espectro contínuo. Sistemas de regressão poderiam ser usados, por exemplo, para responder às perguntas: “Quanto custa?” ou “Quantos existem?”, ou ainda quando o valor que estiver sendo previsto, é composto de variáveis contínuas, como no preço das cotações de ações na bolsa de valores.
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Explicação:
Verdadeiro. A regressão é uma subclasse de aprendizagem supervisionada, que é utilizada para prever valores contínuos, em oposição à classificação, que é utilizada para prever categorias discretas.
Para que servem os Modelos de Regressão?
Os modelos de regressão são adequados para problemas em que o valor que se deseja prever é contínuo e pode variar em um espectro ou intervalo. Esses modelos são construídos com base em um conjunto de dados de treinamento que contém pares de valores de entrada e saída correspondentes.
O objetivo do modelo de regressão é encontrar a relação matemática entre esses valores de entrada e saída, para que, quando um novo valor de entrada for apresentado ao modelo, ele possa prever o valor de saída correspondente.
Dessa forma, a regressão é uma técnica valiosa para a previsão de valores contínuos em muitos campos, como finanças, ciência de dados, engenharia, biologia, entre outros.
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