<jupyter_start><jupyter_text><jupyter_code>import numpy as np
import pandas as pd
# Analise Graficas

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt


publicidade=pd.read_csv("/content/PublicidadeI.csv")
publicidade.head()
publicidade.describe()
publicidade.count()
publicidade.corr()
sns.heatmap(publicidade.corr(),annot= True)
sns.lmplot("Vendas", "Desconto", publicidade,
           scatter_kws={"marker":"x","color":"blue"},
           line_kws={"linewidth":1, "color":"orange"})
sns.lmplot("Vendas", "Propaganda", publicidade,
           scatter_kws={"marker":"x","color":"blue"},
           line_kws={"linewidth":1, "color":"orange"})
# Busca valores null  quanto mais desconto, maiores são as vendas
publicidade.isnull().any()
# Busca Outlirs 0
(publicidade==0).any()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Modelo de TReinamneto e teste<jupyter_code>from sklearn.model_selection import train_test_split
variaveis=['Propaganda' ,	'Desconto']
alvo=['Vendas']

x= publicidade[variaveis].values
y = publicidade[alvo].values
split_test_size=0.30
x_train, x_test, y_train, y_test=train_test_split(x,y,test_size=split_test_size, random_state=42)
print("{0:0.2f}% na base de treinamento".format((len(x_train)/len(publicidade.index))*100))
print("{0:0.2f}% na base de test".format((len(x_test)/len(publicidade.index))*100))
from sklearn import linear_model

modelo_linear= linear_model.LinearRegression()

modelo_linear.fit(x_train,y_train.ravel())
from sklearn.metrics import mean_squared_error,r2_score

y_pred= modelo_linear.predict(x_test)

print('R^2 score: %.2f'% r2_score(y_test,y_pred))<jupyter_output>R^2 score: 0.96<jupyter_text>Salvar o Modelo<jupyter_code>from sklearn.externals import joblib

joblib.dump(modelo_linear,'publicidade.pkl')
publicidade_homolaga= joblib.load("publicidade.pkl")<jupyter_output><empty_output>
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