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@@ -34,10 +34,29 @@ Coeficiente de Determinação (R^2): 0.575787706032451
 Erro Quadrático Médio Médio da Validação Cruzada: 0.5582901717686553
 
 MedInc         0.852382
+
 HouseAge       0.122382
+
 AveRooms      -0.305116
+
 AveBedrms      0.371132
+
 Population    -0.002298
+
 AveOccup      -0.036624
+
 Latitude      -0.896635
+
 Longitude     -0.868927
+
+# Análise dos resultados:
+
+Erro Quadrático Médio (MSE): O MSE é uma medida comum de erro de previsão que penaliza grandes erros mais do que pequenos erros. Seu valor é 0.5558915986952441, o que significa que, em média, as previsões do seu modelo estão cerca de 0.56 unidades distantes do valor real.
+
+Erro Absoluto Médio (MAE): O MAE é outra medida de erro de previsão que é menos sensível a grandes erros do que o MSE. Seu valor é 0.5332001304956565, o que significa que, em média, as previsões do seu modelo estão cerca de 0.53 unidades distantes do valor real.
+
+Coeficiente de Determinação (R^2): O R^2 é uma medida de quão bem as previsões do seu modelo se ajustam aos dados reais. Seu valor é 0.575787706032451, o que significa que seu modelo explica cerca de 57.6% da variância na variável alvo.
+
+Erro Quadrático Médio Médio da Validação Cruzada: Este é o MSE médio calculado através da validação cruzada. Seu valor é 0.5582901717686553, o que é ligeiramente maior do que o MSE calculado no conjunto de teste. Isso sugere que seu modelo pode estar um pouco sobreajustado aos dados de treinamento.
+
+Coeficientes do Modelo: Os coeficientes do modelo de regressão linear representam a relação entre as características (ou variáveis independentes) e a variável alvo. Por exemplo, um coeficiente de 0.852382 para ‘MedInc’ sugere que um aumento de uma unidade em ‘MedInc’ está associado a um aumento de 0.852382 na variável alvo. Isso sugere que a renda média é um forte preditor positivo da variável alvo. Da mesma forma, um coeficiente de -0.305116 para ‘AveRooms’ sugere que um aumento de uma unidade em ‘AveRooms’ está associado a uma diminuição de 0.305116 na variável alvo, indicando uma relação negativa.