<jupyter_start><jupyter_text>6 - Regressão Linear Polinomial Por <NAME><jupyter_code># Importando as bibliotecas
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
# Importando os dados
df = pd.read_csv('dados/ex_rp.csv')
# Verificando os dados
df
# Preparando os dados
X = df.iloc[:, 1:2].values
y = df.iloc[:, -1].values
y

# Criando e treinando o modelo linear
lr = LinearRegression()
lr.fit(X, y)
# Apresentando os dados
plt.scatter(X, y)
plt.plot(X, lr.predict(X), color='red')
plt.title ('Modelo Linear')
plt.xlabel('Nível')
plt.ylabel('Salário')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Regressão Polinomial<jupyter_code># Preparando o modelo polinomial
pf = PolynomialFeatures(degree=5)
X_pf = pf.fit_transform(X)
X_pf
# Criando o modelo linear polinomial
plr = LinearRegression()
plr.fit(X_pf, y)
# Apresentando o comportamento polinomial
# Note que não utilizei o X_pf. Se subistituirmos teremos o mesmo resultado, no entanto, da forma que foi implementada,
# podemos criar uma função de plotagem de dados e o valor de X poderá ser reutilizado.
plt.scatter(X, y)
plt.plot(X, plr.predict(pf.fit_transform(X)), color='red')
# Procedimento para plotar a linha de forma mais suave.
x_grid = np.arange(min(X), max(X), 0.1)
x_grid = x_grid.reshape((len(x_grid)), 1)
# Plotando os resultados.
plt.scatter(X, y)
plt.plot(x_grid, plr.predict(pf.fit_transform(x_grid)), color='red')<jupyter_output><empty_output>
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