12 - Aplicações de Aprendizado de Máquina

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_absolute_error

# Criar um DataFrame de exemplo
data = {
    'tamanho': [50, 60, 80, 100, 150],
    'quartos': [1, 2, 2, 3, 4],
    'preco': [200000, 250000, 300000, 400000, 600000]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Dividir os dados em variáveis independentes e dependentes
X = df[['tamanho', 'quartos']]
y = df['preco']

# Dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Treinar um modelo de regressão linear
modelo = LinearRegression()
modelo.fit(X_train, y_train)

# Fazer previsões
y_pred = modelo.predict(X_test)

# Avaliar o modelo
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print(f'Erro médio absoluto: {mae}')

Erro médio absoluto: 13888.888888888934

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