<jupyter_start><jupyter_text>Projeto: 6Observe que  BibliotecasImporte:1. pandas,1. numpy, 1. matplotlib, e1. seaborn  DadosLeia o arquivo csv do `datasets/Ecommerce Customers.csv` Exiba os valores dos métodos head(), info(), describe()  Análise de dados exploratóriaAtualize o DataFrame excluindo todas as colunas não numéricas dos dados Utilize a função corr() para imprimir a correlação entre as colunas Utilize a função plot.scatter() para visualizar os pontos formados entre as colunas:1. _Time on Website $\times$ Yearly Amount Spent_1. _Time on App $\times$ Yearly Amount Spent_1. _Length of Membership $\times$ Yearly Amount Spent_Além dos argumentos `x` e `y`, necessários para gerar o plot, utilize os argumentos a seguir:- `s=80`- `edgecolors='black'`- `figsize=(6, 6)` Qual dos 3 plots acima mostra a maior correlação? > Resposta Aqui Utilize a função sns.pairplot() para exibir o subgráficos comparando as entre si Algum outro par de colunas apresenta alguma correlação linear? Qual? > Resposta Aqui  Treinando e testando os dadosSabendo que a nossa coluna alvo (_target_) é _Yearly Amount Spent_, crie um DataFrame chamado de `X` com todas colunas de interesse para o treinamento do algoritmo e um `y` apenas com a coluna alvo.<jupyter_code>y = ...
X = ...<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Importe de `sklearn.model_selection` a função `train_test_split` Realize o split do dados de X e y, use os argumentos:- `test_size=0.3` - `random_state=1`Salve a saída da função em `X_train, X_test, y_train, y_test`  Treinando o modeloImport o módulo `LinearRegression` de `sklearn.linear_model` Crie uma instância `LinearRegression` chamada `mdl` Treine `mdl` nos dados de treinamento Imprima o ponto de intercepta da reta com o eixo y Imprima os coeficientes do modelo  Previsão de dados de testeUtilize a função `predict()` nos dados de teste e salvo o resultado na variável `y_hat` Utilize plt.scatter() e crie um _scatterplot_ dos valores reais de teste (`y_test`) em relação aos valores preditos (`y_hat`)  Avaliando o Modeloimporte `metrics` de `sklearn` e calcule o erro absoluto médio (MAE, `mean_absolute_error`), o erro quadrado médio (MSE, `mean_squared_error`) e a raiz do erro quadrado médio (RMSE).  ConclusãoRode o código abaixo e responda qual dos atributos parece ser mais importante. Assuma que os dados estão em amplitudes aproximadamente iguais<jupyter_code>coef = pd.DataFrame(mdl.coef_, X.columns, columns=['Coefs'])
coef<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>> Resposta Aqui Execute o código abaixo que realiza a normalização dos dados e adicione os processos de split dos dados, treinamento e predição utilizando `X_norm`.Finalmente copie o código acima para gerar um `coef_norm`. Compare os valores e responda a mesma pergunta feita acima > Resposta Aqui<jupyter_code>from sklearn.preprocessing import normalize
X_norm = normalize(X)<jupyter_output><empty_output>
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