Data Science
Classificação: validação de modelos e métricas de avaliação
8hCarga horária
48Atividades
3.213Estudantes
9,3Avaliação média
01Certificado
O que você vai aprender
- Valide modelos de machine learning com método hold out e validação cruzada
- Avalie modelos de machine learning a partir de métricas de desempenho
- Identifique quais as métricas mais apropriadas para cada tipo de problema
- Realize o balanceamento de dados usando oversampling e undersampling
- Aplique um pipeline para validar modelos de forma correta
Público alvo
Cientistas de dados que trabalham com construção de modelos de machine learning; pessoas que precisam avaliar o desempenho de modelos de ML.
Ementa
- Criando um modelo inicial
- Validando o modelo
- Avaliando o modelo
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João Vitor de Miranda
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, E...
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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