📊 Life Expectancy Analysis

Este projeto realiza uma análise exploratória e preditiva sobre a expectativa de vida com base em dados socioeconômicos e de saúde pública. O objetivo é entender os principais fatores que influenciam a longevidade em diferentes países ao longo dos anos e construir modelos que possam prever a expectativa de vida com base em variáveis relevantes.

📁 Dataset: Socioindicadores

Fonte: (https://www.who.int/data/gho/data/themes/mortality-and-global-health-estimates/ghe-life-expectancy-and-healthy-life-expectancy)

🧪 Etapas da Análise

1. 📥 Importação e Limpeza de Dados

• Leitura dos dados com pandas
• Tratamento de valores nulos
• Conversão de tipos de dados
• Normalização de variáveis numéricas

2. 📊 Análise Exploratória (EDA)

• Estatísticas descritivas
• Visualizações com matplotlib e seaborn
  • Histogramas
  • Gráficos de dispersão
  • Mapas de calor de correlação
• Identificação de outliers

3. 👩‍💻 Seleção de Variáveis

• Cálculo de correlação de Pearson
• Análise de multicolinearidade
• Seleção de features com base em importância estatística: Random Forest

5. 🔍 Pre-processamento.

• Divisão dos dados em Treino e Teste: train_test_split
• Padronização das variáveis: StandScaler

4. 🤖 Modelagem Preditiva

• Regressão Linear
• Regressão Ridge
• Regressão Lasso
• Validação cruzada com train_test_split
• Parâmetro de Otimização: GridSearch
• Métricas de avaliação:
  • R² (coeficiente de determinação)
  • RMSE (Root Mean Squared Error)
  • MAE (Mean Absolute Error)

5. 📈 Avaliação e Interpretação

• Comparação entre modelos
• Visualização de resíduos
• Interpretação dos coeficientes
• Discussão sobre viés e variância

⚙️ Resultados

📄 Validação:

⚙️ Requisitos e Execução

📷 Ambiente

• Python 3.8+
• Jupyter Notebook

📄 Instalação de Dependências

git clone https://github.com/jaquelinesfernandes/Life_expectancy.git
cd Life_expectancy