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@@ -19,3 +19,23 @@ O modelo foi avaliado usando várias métricas de erro, incluindo o Erro Quadrá
 Os coeficientes do modelo fornecem uma indicação da importância relativa de cada característica na previsão do valor mediano das casas. Por exemplo, um coeficiente positivo para a renda média sugere que bairros com maior renda média tendem a ter casas mais caras, enquanto um coeficiente negativo para a latitude sugere que bairros mais ao norte tendem a ter casas menos caras.
 
 Este modelo é um exemplo de um modelo de aprendizado de máquina simples e interpretable que pode ser usado como um ponto de partida para tarefas de previsão mais complexas.
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+## Métricas de avaliação:
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+Erro Quadrático Médio: 0.5558915986952441
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+Erro Absoluto Médio: 0.5332001304956565
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+Coeficiente de Determinação (R^2): 0.575787706032451
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+Erro Quadrático Médio Médio da Validação Cruzada: 0.5582901717686553
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+            Coefficient
+MedInc         0.852382
+HouseAge       0.122382
+AveRooms      -0.305116
+AveBedrms      0.371132
+Population    -0.002298
+AveOccup      -0.036624
+Latitude      -0.896635
+Longitude     -0.868927