Data Science
Regressão: aprimorando os resultados com XGBoost
8hCarga horária
45Atividades
408Estudantes
9,4Avaliação média
01Certificado
O que você vai aprender
- 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.
Ementa
- Importando os dados
- Processando os dados
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Valquíria Alencar
Val é doutora em biotecnologia com pós-doutorado pela UFABC. Atualmente, é instrutora na escola de D...
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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