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Curso

Classificação:

validação de modelos e métricas de avaliação

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

1069

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9.2

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

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.

Curso atualizado em 14/11/2023

Ementa

  1. Classificando dados

    • Criando um modelo inicial
    • Validando o modelo
    • Avaliando o modelo
  2. Métricas de avaliação

    • Acurácia, precisão e recall
    • Curva Roc
    • Curva de precisão x recall
    • Relatório de métricas
  3. Validação cruzada

    • Usando o KFold
    • Validação cruzada com recall
    • Estratificando os dados
  4. Balanceamento de dados

    • Oversampling
    • Pipeline para validação
    • Undersampling
    • Testando o modelo

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