Chame as coisas pelos nomes

Overfitting e underfitting levam a modelos com baixo desempenho nos dados de teste, mas cada um tem implicações diferentes. Neste exercício, você vai classificar características do modelo como sintomas de overfitting ou de underfitting para entender melhor o trade-off entre viés e variância.

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Pronto para montar um pipeline real de Machine Learning? Faça exercícios passo a passo para aprender a criar árvores de decisão, dividir seus dados e prever quais pacientes têm maior probabilidade de desenvolver diabetes. Por fim, você vai criar medidas de desempenho para avaliar seus modelos e validar suas previsões.

Exercise 1: Bem-vindo ao curso!Exercise 2: Por que métodos baseados em árvores?Exercise 3: Especifique essa árvore Exercise 4: Treine esse modelo Exercise 5: Como fazer sua árvore crescer Exercise 6: Divisão treino/teste Exercise 7: Evitando desbalanceamentos de classe Exercise 8: Do zero ao avançado Exercise 9: Prever e avaliar Exercise 10: Fazer previsões Exercise 11: Decifre a matriz Exercise 12: Você está prevendo corretamente?

Preparado para um pouco de chocolate? Use um conjunto de dados de avaliações de chocolate para construir árvores de regressão e avaliar seu desempenho com medidas de erro adequadas. Você vai superar as incertezas estatísticas de divisões simples treino/teste aplicando técnicas como validação cruzada e, depois, vai se aprofundar dominando o balanceamento entre viés e variância.

Exercise 1: Resultados contínuos Exercise 2: Treine uma árvore de regressão Exercise 3: Prever novos valores Exercise 4: Inspecionar a saída do modelo Exercise 5: Métricas de desempenho para árvores de regressão Exercise 6: Desempenho in-sample Exercise 7: Desempenho fora da amostra Exercise 8: Erros maiores, penalidade maior Exercise 9: Validação cruzada Exercise 10: Crie as dobras Exercise 11: Ajuste os folds Exercise 12: Avalie os folds Exercise 13: Compromisso entre viés e variância Exercise 14: Chame as coisas pelos nomes

Exercício atual

Exercise 15: Ajustar a complexidade do modelo Exercise 16: Desempenho in-sample e out-of-sample

Hora de levar a sério a busca pelos melhores hiperparâmetros e a interpretação de curvas ROC (receiver operating characteristic). Neste capítulo, você vai aproveitar a sabedoria do conjunto com modelos como bagging e random forests e construir ensembles que preveem quais clientes de cartão de crédito têm maior probabilidade de churn.

Exercise 1: Ajustando hiperparâmetros Exercise 2: Gerar uma grade de ajuste Exercise 3: Faça o tuning ao longo da grade Exercise 4: Escolha o vencedor Exercise 5: Mais métricas de modelo Exercise 6: Calcular a especificidade Exercise 7: Desenhar a curva ROC Exercise 8: Área sob a curva ROC Exercise 9: Árvores com bagging Exercise 10: Criar árvores com bagging Exercise 11: ROC e AUC in-sample Exercise 12: Verificar overfitting Exercise 13: Random forest Exercise 14: Bagging vs. random forest Exercise 15: Importância das variáveis

Pronto para a alta sociedade dos modelos baseados em árvores? Aplique gradient boosting para criar ensembles poderosos que superam tudo o que você já viu ou construiu. Aprenda a fazer o ajuste fino e a comparar diferentes modelos para escolher um vencedor para produção.

Exercise 1: Introdução ao boosting Exercise 2: Bagging vs. boosting Exercise 3: Especificar um conjunto impulsionado (boosted)Exercise 4: Gradient boosting Exercise 5: Treinar um ensemble com boosting Exercise 6: Avaliar o ensemble Exercise 7: Compare com um único classificador Exercise 8: Otimizar o ensemble com boosting Exercise 9: Preparação para ajuste Exercise 10: A calibração de verdade Exercise 11: Finalize o modelo Exercise 12: Comparação de modelos Exercise 13: Comparar AUC Exercise 14: Plotar curvas ROC Exercise 15: Encerramento