<jupyter_start><jupyter_text>Hipótese 3 (Regressão Linear)`<NAME> (<EMAIL>)``<NAME> (<EMAIL>)` É possível prever o número de vendas em outras regiões do mundo baseado nas vendas da América do Norte e Europa?<jupyter_code>from IPython.display import display

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import cross_val_score, cross_val_predict
from sklearn import metrics
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import explained_variance_score
from matplotlib import pyplot as plt
df = pd.read_csv('vgsalesPP2.csv')
df.drop(['Unnamed: 0'],axis=1,inplace=True)
df
X = df[['NA_Sales','EU_Sales']].copy()
y = df['Other_Sales'].copy()
display(X)
y
def avarage_scores(scores):
    sum_scores = 0
    for i in scores:
        sum_scores += i
    return sum_scores/len(scores)

scores = []
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size = 0.3)
for i in range(30):
    lm = LinearRegression()
    model = lm.fit(X_train, y_train)
    scores.append(model.score(X_test, y_test))

print("Porcentagem de acerto da regressão linear: {}%".format(avarage_scores(scores)*100))<jupyter_output>Porcentagem de acerto da regressão linear: 62.17002025881314%<jupyter_text>ConclusãoA correlação entre as vendas das regiões da América do Norte e Europa com as vendas de outros lugares do mundo é forte, o que implica serem valores relevantes entre eles. Através da execução da Regressão Linear, observamos que a chance de acerto foi de 62% aproximadamente, confirmando a hipótese de que é possível prever o número de vendas de um jogo em outras regioes, a partir das vendas desse jogo na América do Norte e na Europa.<jupyter_code>lm = LinearRegression()
model = lm.fit(X_train, y_train)
predictions = lm.predict(X_test)
plt.scatter(y_test, predictions)
plt.xlabel("True Values")
plt.ylabel("Predictions")
print("Score:", model.score(X_test, y_test))
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=6)
print ("Cross-validated scores:", scores)
predictions = cross_val_predict(model, X, y, cv=6)
plt.scatter(y, predictions)
accuracy = metrics.r2_score(y, predictions)
print ("Cross-Predicted Accuracy:", accuracy)<jupyter_output>Cross-Predicted Accuracy: 0.5346481790963724
{'fraction_non_alphanumeric': 0.09645328719723184, 'fraction_numerical': 0.02162629757785467, 'mean_word_length': 6.1609907120743035, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 11, '<?xml version=': 0, '>': 11, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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