O que você aprenderá_
- Saiba como utilizar a biblioteca XGBoost para classificação binária
- Avalie o desempenho de modelos com métricas de classificação
- Entenda como realizar a validação cruzada com XGBoost
- Explore o impacto do número de rodadas de reforço em modelos XGBoost
- Realize o ajuste de hiperparâmetros para otimizar a performance do seu modelo
- Saiba como incorporar XGBoost em pipelines de machine learning
Público alvo_
Pessoas que buscam aprimorar suas habilidades em Machine Learning ; pessoas que trabalham no desenvolvimento de modelos de Machine Learning e desejam explorar novas técnicas; pessoas que desejam aprimorar suas habilidades e expandir seu conhecimento em Classificação.
Valquíria Alencar
Val é doutora em biotecnologia com pós-doutorado pela UFABC. Atualmente, é instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve cursos voltados para análise de dados, modelos preditivos, IAs generativas e soluções inovadoras com LLMs. Também gosta de escrever e é coautora do livro Séries Temporais com Prophet pela Casa do Código. É apaixonada por tecnologia, One Piece, RPGs como Tibia e Stardew Valley, além de ser entusiasta de cafés especiais.
Curso atualizado em 05/03/2024
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Comece o curso agoraEmenta
Conhecendo os dados
- Importando os dados
- Explorando os dados
Iniciando a classificação
- Separando os dados
- Classificando com Decision Tree
- Analisando as métricas do Decision Tree
- Classificando com XGBoost
- Analisando as métricas do XGBoost
Realizando a validação cruzada
- Aplicando a validação cruzada
- Explorando a técnica de Early Stopping
Ajustando hiperparâmetros do XGBoost
- Conhecendo os principais hiperparâmetros
- Aplicando o Random Search
- Aplicando o Grid Search
- Analisando as métricas após ajuste dos hiperparâmetros
Utilizando o XGBoost em pipelines
- Incorporando XGBoost em pipelines
- Utilizando o modelo com dados novos
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Formação
Machine Learning com Python: Classificação
8h
De curso
50
Atividades
Escola
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