Curso de Machine Learning: Validação de modelos

Faça esse curso de Machine Learning e:

• Entenda os perigos do hold out
• Aplique técnicas de validação cruzada (cross validation)
• Utilize a aleatoriedade a seu favor
• Entenda quando usar diversas estratégias diferentes de validação cruzada
• KFold, StratifiedKFold, GroupKFold
• Trabalhe na previsão de novos grupos quando nem todos os dados são leituras independentes entre si
• Utilize um pipeline para treino e validação

Conteúdo Detalhado

1. Validação cruzada e aleatoriedade inicial

   • Introdução
   • A influência da aleatoriedade na validação do modelo
   • A validação cruzada
   • Validação cruzada
   • Usando e avaliando com o cross validate
   • Faça o que eu fiz na aula
   • O que aprendemos?

2. KFold e aleatoriedade

   • Kfold com aleatorização
   • Embaralhando dados
   • Faça o que eu fiz na aula
   • O que aprendemos?

3. Estratificação

   • Estratificação com validação cruzada
   • Documentação e boas práticas
   • Ordenando coluna
   • Faça o que eu fiz na aula
   • O que aprendemos?

4. Dados agrupáveis

   • Gerando dados aleatórios
   • Validação cruzada usando grupos
   • Funcionamento do GroupKFold
   • Faça o que eu fiz na aula
   • O que aprendemos?

5. Pipeline de treino e validação

   • A importância do pipeline no crossvalidate
   • Conclusão
   • Conferindo diferentes grupos
   • Faça o que eu fiz na aula
   • Treinando o modelo final
   • O que aprendemos?