Precisamos construir modelos que sejam capazes de fazer previsões de valores numéricos contínuos. Nesse caso vamos usar um modelo de regressão linear. Esses modelos recebem como entradas variáveis independentes e retornam a previsão de um valor, a chamada variável dependente. Isso é possível porque durante o processo de treinamento do modelo, com base em suas entradas e saídas, é construída uma equação que faz o mapeamente entre os valores das entradas e o valor de saída.

Elaborado pelo professor, 2022.

Com base no enunciado, identifique na tabela quais seriam as variáveis dependentes para possíveis dois modelos de regressão linear.

Venda de Imóveis (M1) Desempenho de camapanhas de marketing em redes sociais (M2)
Número de cômodos Valor investido
Vagas de garagem Número de palavras chave
Valor do imóvel Número de canais de divulgação
Tamanho do terreno Número de cliques
Área construída
Número de banheiros
Alternativas
Alternativa 1:
M1 - valor do imóvel. M2 - valor investido.

Alternativa 2:
M1 - valor do imóvel. M2 - Número de cliques.

Alternativa 3:
M1 - área construída e tamanho do terreno. M2 - valor investido.

Alternativa 4:
M1 - valor do imóvel e número de cômodos. M2 - valor investido.

Alternativa 5:
M1 - área construída e valor do imóvel. M2 - valor investido e número de canais de divulgação.