O que você aprenderá_
- Ajuste dos dados para modelos de regressão baseados em árvores
- Construção de modelos de árvore de regressão e floresta aleatória
- Identificação e análise de sobreajuste (overfitting) nos modelos de regressão
- Otimização e ajuste de hiperparâmetros para evitar sobreajuste
- Comparação dos resultados dos modelos
- Avaliação do desempenho dos modelos através de técnicas de validação cruzada
Público alvo_
Pessoas cientistas de dados, pessoas interessadas em modelos de regressão, estudantes de machine learning que desejam se aprofundar em regressão.
Mirla Costa
Instrutora em Data Science, graduanda em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.
Curso atualizado em 08/08/2024
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Comece o curso agoraEmenta
Trabalhando com os dados
- Conhecendo nosso problema
- Ajustando valores de tipo data
- Tratando valores categóricos
Construindo Árvore de Regressão
- Preparando dados para o modelo
- Iniciando a construção do modelo
- Verificando a Árvore criada
Evitando o overfitting com a otimização
- Definindo bons hiperparâmetros
- Executando a busca Grid
- Executando a validação da nova árvore
Implementando uma Floresta Aleatória
- Conhecendo a Floresta Aleatória
- Avaliando a Floresta Aleatória
- Validando a Floresta Aleatória
Buscando a otimização da Floresta Aleatória
- Aplicando o Grid Search
- Avaliando o modelo gerado
- Prevendo novos dados
Descubra se esse curso é pra você! Leia as primeiras aulas
-
Formação
Machine Learning com Python: Regressão
8h
De curso
45
Atividades
Escola
Data Science
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