Tem uma armadilha clássica em projetos de ciência de dados com regressão linear que pega muita gente:...
Tem uma armadilha clássica em projetos de ciência de dados com regressão linear que pega muita gente: o modelo treina, a loss parece ok, o R² até aparece razoável — mas as estimativas de coeficiente são uma bagunça.
O motivo, quase sempre, é simples: X não varia o suficiente.
O problema em 30 segundos
Na regressão linear simples:
Y = β₀ + β₁X + ε
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