O que você aprenderá_
- Valide modelos de machine learning com método hold out e validação cruzada
- Avalie modelos de machine learning a partir de métricas de desempenho
- Identifique quais as métricas mais apropriadas para cada tipo de problema
- Realize o balanceamento de dados usando oversampling e undersampling
- Aplique um pipeline para validar modelos de forma correta
Público alvo_
Cientistas de dados que trabalham com construção de modelos de machine learning; pessoas que precisam avaliar o desempenho de modelos de ML.
João Vitor de Miranda
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.
Curso atualizado em 22/05/2024
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Classificando dados
- Criando um modelo inicial
- Validando o modelo
- Avaliando o modelo
Métricas de avaliação
- Acurácia, precisão e recall
- Curva Roc
- Curva de precisão x recall
- Relatório de métricas
Validação cruzada
- Usando o KFold
- Validação cruzada com recall
- Estratificando os dados
Balanceamento de dados
- Oversampling
- Pipeline para validação
- Undersampling
- Testando o modelo
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Formação
Machine Learning com Python: Classificação
8h
De curso
48
Atividades
Escola
Data Science
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