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Curso

Regressão:

construindo Árvores de Regressão

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

186

Pessoas nesse curso

9.3

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Ajuste dos dados para modelos de regressão baseados em árvores
  • Construção de modelos de árvore de regressão e floresta aleatória
  • Identificação e análise de sobreajuste (overfitting) nos modelos de regressão
  • Otimização e ajuste de hiperparâmetros para evitar sobreajuste
  • Comparação dos resultados dos modelos
  • Avaliação do desempenho dos modelos através de técnicas de validação cruzada

Público alvo_

Pessoas cientistas de dados, pessoas interessadas em modelos de regressão, estudantes de machine learning que desejam se aprofundar em regressão.

Mirla Costa

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Instrutora em Data Science, graduanda em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.

Curso atualizado em 08/08/2024

Ementa

  1. Trabalhando com os dados

    • Conhecendo nosso problema
    • Ajustando valores de tipo data
    • Tratando valores categóricos
  2. Construindo Árvore de Regressão

    • Preparando dados para o modelo
    • Iniciando a construção do modelo
    • Verificando a Árvore criada
  3. Evitando o overfitting com a otimização

    • Definindo bons hiperparâmetros
    • Executando a busca Grid
    • Executando a validação da nova árvore
  4. Implementando uma Floresta Aleatória

    • Conhecendo a Floresta Aleatória
    • Avaliando a Floresta Aleatória
    • Validando a Floresta Aleatória
  5. Buscando a otimização da Floresta Aleatória

    • Aplicando o Grid Search
    • Avaliando o modelo gerado
    • Prevendo novos dados

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