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# Criado por: Rafa Dontal
# Criado em : 27/01/2021
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# Importando as libraries
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import pandas as pd
import sklearn.model_selection as ms
import sklearn.linear_model as lm
import matplotlib.pyplot as plt
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# Importa o dataset
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dataset = pd.read_csv("/Users/rafaeldontalgoncalez/Movies/YT/Video1_Regressao_Linear/dba_sql_us_salary_experience.csv")
dataset = dataset.dropna()
X = dataset.iloc[:, :-1]
y = dataset.iloc[:, -1]
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# Separar dados em Treino e Teste
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X_train, X_test, y_train, y_test = ms.train_test_split(X, y, random_state = 0)
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# Treinando o modelo
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regressor = lm.LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)
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# Previsao
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y_pred = regressor.predict(X_test)
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# Visualizando o treino
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plt.scatter(X_train, y_train, color = 'red')
plt.plot(X_train, regressor.predict(X_train), color = 'blue', scaley=False)
plt.title('Treino')
plt.show()
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# Visualizando o teste
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plt.scatter(X_test, y_test, color = 'red')
plt.plot(X_train, regressor.predict(X_train), color = 'blue', scaley=False)
plt.title('Teste')
plt.show()
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# Valor Especifico
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print(regressor.predict([[10]]))
Meu povo e minha pova, acima um código simples para Regressão Linear em Python. Qualquer problema ou dúvida, pinga eu.