O que você aprenderá_
- Aprenda a usar a biblioteca XGBoost para solucionar problemas de regressão
- Avalie o desempenho de modelos de regressão
- Aplique a técnica de validação cruzada com XGBoost
- Explore o efeito do número de rodadas de boosting em modelos XGBoost
- Ajuste hiperparâmetros para melhorar a performance dos seus modelos
- Compreenda a relevância da taxa de aprendizagem e como ela influencia os resultados
- Saiba como salvar e utilizar modelos com novos dados
Público alvo_
Pessoas que desejam aprimorar suas habilidades em Machine Learning e expandir seu conhecimento em Regressão; pessoas que trabalham no desenvolvimento de modelos de Machine Learning e desejam explorar técnicas avançadas.
Valquíria Alencar
Doutora em Biotecnologia e realizou pós-doutorado na Universidade Federal do ABC. Atualmente, atua como instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve projetos e cursos abrangendo o pré-processamento e análise exploratória de dados, visualização de dados em Python, aplicação de inteligências artificiais generativas, além da implementação e otimização de modelos de aprendizado de máquina. Também é uma das autoras do livro Séries Temporais com Prophet, publicado pela Editora Casa do Código.
Curso atualizado em 09/09/2024
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Comece o curso agoraEmenta
Obtendo os dados
- Importando os dados
- Processando os dados
Utilizando o XGBoost
- Separando os dados em treino e teste
- Realizando previsões com a API do Scikit-Learn
- Obtendo métricas de desempenho
- Realizando previsões com a API nativa do XGBoost
- Entendendo o que é boosting
Realizando a validação do modelo
- Utilizando conjuntos de validação durante o treinamento
- Aplicando a validação cruzada
Ajustando hiperparâmetros do XGBoost
- Entendendo o impacto da taxa de aprendizagem
- Explorando diferentes taxas de aprendizagem
Finalizando o modelo
- Avaliando o desempenho do modelo final
- Comparando o desempenho em dados de treino e teste
- Utilizando o modelo com dados novos
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-
Formação
Machine Learning com Python: Regressão
8h
De curso
45
Atividades
Escola
Data Science
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