Name: Curso Regressão: aprimorando os resultados com XGBoost
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aprimorando os resultados com XGBoost

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250

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9.3

Avaliação média

Certificado

De participação

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

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 09/09/2024

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Ementa

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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Conheça os planos

Este e mais 6 cursos fazem parte das seguintes formações

Nossas formações são uma sequência de cursos e conteúdo para você se profissionalizar e se tornar quem o mercado procura!

Formação
Machine Learning com Python: Regressão

8h
De curso

45
Atividades

Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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