Inteligência Artificial (IA) segue mudando a forma como setores inteiros operam e abre espaço para empresas resolverem problemas reais com soluções novas. Incorporar IA nas suas aplicações deixa seus apps mais inteligentes e mais capazes.
Este é o primeiro post de uma nova série do blog sobre técnicas de IA para você construir apps melhores.
Aqui você vai ver os fundamentos da regressão: os tipos, as aplicações práticas e os desafios mais comuns. No fim, tem um exemplo prático para você implementar regressão nos seus projetos.
Se você é entusiasta de IA ou desenvolvedor querendo ampliar o que seu app faz, este guia dá a base para usar regressão de forma efetiva.
O que é regressão?
Regressão é uma técnica de IA e machine learning para entender e prever relações entre variáveis. Ela encontra a conexão entre variáveis dependentes, que são os resultados que você quer prever, e variáveis independentes, que são as entradas usadas para fazer essa previsão.
Como a regressão funciona?
O objetivo da regressão é encontrar uma função que use as variáveis independentes para prever a variável dependente.
Em termos mais simples: se você conhece os valores das variáveis de entrada, consegue usar regressão para prever a saída.
Em inteligência artificial, regressão faz parte do aprendizado supervisionado, ou seja, o algoritmo aprende com dados rotulados para prever resultados.
Leia mais: IA para desenvolvimento de software: boas práticas e ferramentas
Aplicações da regressão
Ao mapear relações entre variáveis, a regressão permite projetar tendências, prever resultados e revelar conexões entre fatores diferentes.
Veja como a regressão é aplicada em cenários reais para resolver problemas práticos:
- Projeção de tendências: usar dados históricos para prever eventos ou comportamentos futuros. Em um app de e-commerce, por exemplo, uma regressão analisa o histórico de vendas para projetar a tendência das vendas futuras.
- Previsão de resultados: usar dados para estimar resultados específicos a partir das variáveis de entrada. Em um app de fitness, por exemplo, você pode usar regressão para prever a evolução da perda de peso de um usuário com base na dieta e nos hábitos de exercício.
- Identificação de relações entre variáveis: entender como variáveis diferentes se conectam e se influenciam. Em um app de finanças, por exemplo, você pode usar regressão para analisar como indicadores econômicos como juros, inflação e desemprego afetam o preço das ações.
Os principais tipos de regressão
Estes são os principais tipos de modelo de regressão.
Regressão linear simples
A regressão linear simples é o modelo mais básico: examina a relação entre uma variável independente (entrada) e uma variável dependente (saída). Digamos que você queira prever a nota (Y) de um aluno a partir do número de horas estudadas (X).
Os dados são estes:
- Aluno A: estudou 2 horas, tirou 50.
- Aluno B: estudou 4 horas, tirou 60.
- Aluno C: estudou 6 horas, tirou 70.
Com a reta de melhor ajuste, chega-se à equação de regressão:
Y = 40 + 5X
Se um aluno estuda 5 horas (X=5):
Y = 40 + 5(5) = 65
A nota prevista é 65.
Regressão linear múltipla
A regressão linear múltipla é parecida com o modelo linear simples, com uma diferença: usa duas ou mais variáveis independentes para prever a variável dependente.
Digamos que você queira prever o preço de uma casa (Y) a partir da área em pés quadrados (X1) e do número de quartos (X2).
Os dados são estes:
- Casa A: 1000 pés quadrados, 2 quartos, US$ 300.000.
- Casa B: 1500 pés quadrados, 3 quartos, US$ 350.000.
- Casa C: 2000 pés quadrados, 4 quartos, US$ 400.000.
Com a reta de melhor ajuste, a equação de regressão fica:
Y=200000 + 50X1 + 25000X2
Se a casa tem 1800 pés quadrados e 3 quartos (X1=1800, X2=3):
Y=200000+50(1800)+25000(3) = 365000
O preço previsto é US$ 365.000.
Regressão não linear
A regressão não linear entra quando a relação entre as variáveis independentes e a variável dependente não é uma reta. Ela modela padrões mais complexos.
Digamos que você queira prever o crescimento de uma planta (Y) a partir da quantidade de fertilizante usada (X). A relação não é linear, e a equação usada é:
Y = 3X2+2X +5
Com 4 kg de fertilizante (X=4):
Y = 3(4)2+2(4) +5 = 61
O crescimento previsto é de 61 unidades.
4 desafios comuns da regressão
Implementar uma regressão leva poucos passos, mas fazer o fine-tuning do modelo e lidar com os desafios que aparecem no caminho é bem mais complexo. Garantir a precisão e a confiabilidade dos seus modelos de regressão normalmente passa por superar alguns obstáculos comuns.
Estes são os principais desafios que você vai encontrar:
- Normalização
É o processo de colocar as variáveis independentes em uma escala parecida. Normalizar é essencial na regressão para que todas as features contribuam de forma equilibrada para o modelo. Sem normalização, as features de escala maior influenciam o resultado de forma desproporcional e a previsão sai imprecisa.
- Outliers
Outliers são observações com valores muito acima ou muito abaixo do resto dos dados. Eles distorcem o resultado e levam a conclusões enganosas. Identificar e tratar outliers de forma adequada é parte do trabalho, seja removendo esses pontos, seja usando técnicas de regressão robusta que reduzem o impacto deles.
- Multicolinearidade
A multicolinearidade acontece quando as variáveis independentes do modelo são muito correlacionadas entre si. Isso dificulta isolar o efeito individual de cada variável e complica a interpretação do modelo. Técnicas como o Variance Inflation Factor (VIF) ajudam a detectar o problema, e técnicas de seleção e extração de features, PCA por exemplo, ajudam a reduzir o efeito.
- Underfitting e overfitting
Underfitting acontece quando o modelo é simples demais para capturar a tendência por trás dos dados, o que gera desempenho ruim tanto no dataset de treino quanto no de teste. Algumas técnicas ajudam: aumentar o número de features com feature engineering, remover ruído dos dados e aumentar o número de épocas no treinamento. Garantir que o modelo tenha complexidade suficiente para capturar os padrões dos dados é o que evita o underfitting.
Overfitting acontece quando o modelo de regressão vai excepcionalmente bem nos dados de treino e mal em dados novos, que ele ainda não viu. Normalmente é sinal de que o modelo é complexo demais e acabou capturando ruído em vez do padrão real. Técnicas como validação cruzada e regularização ajudam a evitar o overfitting.
Conhecendo esses desafios e aplicando as técnicas certas para cada um, você constrói modelos de regressão mais confiáveis e mais precisos.
Leia mais: Glossário de IA e machine learning: termos essenciais para empresas modernas
Algoritmos de regressão
Existem vários algoritmos de regressão, e cada um chega a uma função diferente. Os mais usados são:
- Regressão linear
- Regressão polinomial
- Support Vector Regression (SVR)
- Regressão com árvore de decisão
- Regressão com random forest
Abaixo tem um exemplo que mostra como prever a progressão do diabetes usando esses algoritmos.
Para isso, o exemplo usa Python, uma linguagem de programação com um ecossistema grande de bibliotecas e ferramentas para desenvolvimento de IA.
O exemplo está no Google Colab, uma ferramenta em nuvem que roda Jupyter notebooks. Jupyter notebooks são especialmente úteis para escrever e executar código em um ambiente interativo, o que facilita testar algoritmos diferentes e visualizar os resultados.
Os pacotes principais usados no exemplo são:
- Scikit-learn: biblioteca versátil de machine learning, com ferramentas simples e eficientes para análise de dados e modelagem.
- NumPy: pacote base para computação científica em Python, com suporte a arrays e operações matemáticas.
O TensorFlow dá conta de várias tarefas de IA e se destaca em deep learning e customização de modelo. Ainda assim, a escolha aqui foi o Scikit-learn, pela simplicidade e pela facilidade de entendimento, o que o torna ideal para demonstrar várias técnicas de regressão.
Vale registrar que o Pandas é outra biblioteca muito importante para manipulação e análise de dados. Ele facilita lidar com datasets e processá-los. Neste exemplo esse tipo de processamento não foi necessário, porque o dataset já vinha normalizado.
Aqui está o link para o notebook no Google Colab, onde você pode acompanhar e ver o código rodando: Exemplo no Google Colab
O exemplo acima foca em prever a progressão do diabetes avaliando o desempenho de vários modelos de regressão.
Nesse cenário, cada modelo é treinado, as previsões são geradas e o desempenho é medido com métricas e visualizado em um gráfico. O notebook também traz uma descrição detalhada e uma comparação entre esses modelos, para identificar qual é o mais preciso para prever a progressão do diabetes.
Regressão: uma ferramenta simples e eficaz para apps
Como o exemplo mostra, regressão se implementa em poucos passos, o que a torna uma ferramenta acessível e eficaz para modelagem preditiva.
Modelos de regressão que funcionam dependem de pré-processamento cuidadoso, como a normalização, e de atenção a problemas como overfitting e multicolinearidade. Dominando esses pontos, você melhora a precisão e a confiabilidade das suas previsões em casos de uso como saúde, finanças, mercado imobiliário e outros.
Os exemplos discutidos aqui ilustram a versatilidade das técnicas de regressão, e as aplicações possíveis vão muito além deles.
Conheça a classificação, outra técnica essencial de IA para categorizar dados e apoiar decisões bem fundamentadas. Leia o post aqui.
Para saber mais sobre como construímos apps que sustentam objetivos de negócio, veja outros posts do blog da Cheesecake Labs.
