Name: Curso Regressão: construindo Árvores de Regressão
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construindo Árvores de Regressão

Quero estudar na alura

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334

Pessoas nesse curso

9.4

Avaliação média

Certificado

De participação

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

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

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Ementa

Trabalhando com os dados
- Conhecendo nosso problema
- Ajustando valores de tipo data
- Tratando valores categóricos
Construindo Árvore de Regressão
- Preparando dados para o modelo
- Iniciando a construção do modelo
- Verificando a Árvore criada
Evitando o overfitting com a otimização
- Definindo bons hiperparâmetros
- Executando a busca Grid
- Executando a validação da nova árvore
Implementando uma Floresta Aleatória
- Conhecendo a Floresta Aleatória
- Avaliando a Floresta Aleatória
- Validando a Floresta Aleatória
Buscando a otimização da Floresta Aleatória
- Aplicando o Grid Search
- Avaliando o modelo gerado
- Prevendo novos dados

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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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