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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Desafio 5: Ajuste de Hiperparâmetros | Scikit-learn
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
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Conteúdo do Curso

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

1. Python
IntroduçãoDesafio 1: Compreensão de ListaDesafio 2: Manipulação de StringsDesafio 3: Manipulação de DicionárioDesafio 4: Laços AninhadosDesafio 5: ClassesPerguntas Teóricas
2. NumPy
Desafio 1: Criação de ArrayDesafio 2: Manipulação de ArrayDesafio 3: Insights EstatísticosDesafio 4: Tratamento de Valores AusentesDesafio 5: Ordenação de SubarranjoQuestões Teóricas
3. Pandas
Desafio 1: Criação de DataFrameDesafio 2: Agrupamento de DadosDesafio 3: Indexação e MultiIndexaçãoDesafio 4: Alterando DataFrameDesafio 5: Iterando Sobre DadosQuestões Teóricas
4. Matplotlib
Desafio 1: Fundamentos da Construção de GráficosDesafio 2: Outros Tipos de GráficosDesafio 3: SubtramasDesafio 4: Personalizando GráficosDesafio 5: Adicionando Texto aos GráficosQuestões Teóricas
5. Seaborn
Desafio 1: Visualizando DistribuiçõesDesafio 2: Explorando Dados CategóricosDesafio 3: Gráficos RelacionaisDesafio 4: Gráficos de RegressãoDesafio 5: Gráficos de MatrizQuestões Teóricas
6. Estatísticas
Desafio 1: Probabilidades e DistribuiçõesDesafio 2: Teorema de BayesDesafio 3: Teste de HipótesesDesafio 4: Intervalos de ConfiançaDesafio 5: CorrelaçãoQuestões Teóricas
7. Scikit-learn
Desafio 1: Escalonamento de DadosDesafio 2: Criação de Modelo BásicoDesafio 3: PipelinesDesafio 4: Validação CruzadaDesafio 5: Ajuste de HiperparâmetrosQuestões Teóricas

Desafio 5: Ajuste de Hiperparâmetros

O ajuste de hiperparâmetros envolve alterar os parâmetros de um algoritmo para otimizar seu desempenho. Diferentemente dos parâmetros do modelo, que o algoritmo aprende por conta própria durante o treino, os hiperparâmetros são configurações externas definidas antes do início do processo de aprendizagem. O principal objetivo do ajuste de hiperparâmetros é encontrar a combinação ideal de hiperparâmetros que minimize uma função de perda predefinida ou maximize a precisão, garantindo que o modelo não seja insuficiente (underfit) nem excessivo (overfit) nos dados.

Tarefa

Realize a afinação de hiperparâmetros em um classificador RandomForest para prever tipos de vinho com base nas suas propriedades químicas utilizando GridSearchCV e RandomizedSearchCV.

  1. Defina uma grade de parâmetros para procurar. O número de árvores deve iterar sobre a lista [10, 20, 30], e a profundidade máxima delas deve iterar sobre [5, 10, 20].
  2. Utilize GridSearchCV para encontrar os melhores hiperparâmetros para o classificador RandomForest com 3 dobras de dados.
  3. Faça o mesmo para RandomizedSearchCV para 5 conjuntos aleatórios de parâmetros.
  4. Compare os resultados de ambos os métodos de busca.

Tarefa

Realize a afinação de hiperparâmetros em um classificador RandomForest para prever tipos de vinho com base nas suas propriedades químicas utilizando GridSearchCV e RandomizedSearchCV.

  1. Defina uma grade de parâmetros para procurar. O número de árvores deve iterar sobre a lista [10, 20, 30], e a profundidade máxima delas deve iterar sobre [5, 10, 20].
  2. Utilize GridSearchCV para encontrar os melhores hiperparâmetros para o classificador RandomForest com 3 dobras de dados.
  3. Faça o mesmo para RandomizedSearchCV para 5 conjuntos aleatórios de parâmetros.
  4. Compare os resultados de ambos os métodos de busca.

Tudo estava claro?

Seção 7. Capítulo 5
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Desafio 5: Ajuste de Hiperparâmetros

O ajuste de hiperparâmetros envolve alterar os parâmetros de um algoritmo para otimizar seu desempenho. Diferentemente dos parâmetros do modelo, que o algoritmo aprende por conta própria durante o treino, os hiperparâmetros são configurações externas definidas antes do início do processo de aprendizagem. O principal objetivo do ajuste de hiperparâmetros é encontrar a combinação ideal de hiperparâmetros que minimize uma função de perda predefinida ou maximize a precisão, garantindo que o modelo não seja insuficiente (underfit) nem excessivo (overfit) nos dados.

Tarefa

Realize a afinação de hiperparâmetros em um classificador RandomForest para prever tipos de vinho com base nas suas propriedades químicas utilizando GridSearchCV e RandomizedSearchCV.

  1. Defina uma grade de parâmetros para procurar. O número de árvores deve iterar sobre a lista [10, 20, 30], e a profundidade máxima delas deve iterar sobre [5, 10, 20].
  2. Utilize GridSearchCV para encontrar os melhores hiperparâmetros para o classificador RandomForest com 3 dobras de dados.
  3. Faça o mesmo para RandomizedSearchCV para 5 conjuntos aleatórios de parâmetros.
  4. Compare os resultados de ambos os métodos de busca.

Tarefa

Realize a afinação de hiperparâmetros em um classificador RandomForest para prever tipos de vinho com base nas suas propriedades químicas utilizando GridSearchCV e RandomizedSearchCV.

  1. Defina uma grade de parâmetros para procurar. O número de árvores deve iterar sobre a lista [10, 20, 30], e a profundidade máxima delas deve iterar sobre [5, 10, 20].
  2. Utilize GridSearchCV para encontrar os melhores hiperparâmetros para o classificador RandomForest com 3 dobras de dados.
  3. Faça o mesmo para RandomizedSearchCV para 5 conjuntos aleatórios de parâmetros.
  4. Compare os resultados de ambos os métodos de busca.

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Seção 7. Capítulo 5
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Desafio 5: Ajuste de Hiperparâmetros

O ajuste de hiperparâmetros envolve alterar os parâmetros de um algoritmo para otimizar seu desempenho. Diferentemente dos parâmetros do modelo, que o algoritmo aprende por conta própria durante o treino, os hiperparâmetros são configurações externas definidas antes do início do processo de aprendizagem. O principal objetivo do ajuste de hiperparâmetros é encontrar a combinação ideal de hiperparâmetros que minimize uma função de perda predefinida ou maximize a precisão, garantindo que o modelo não seja insuficiente (underfit) nem excessivo (overfit) nos dados.

Tarefa

Realize a afinação de hiperparâmetros em um classificador RandomForest para prever tipos de vinho com base nas suas propriedades químicas utilizando GridSearchCV e RandomizedSearchCV.

  1. Defina uma grade de parâmetros para procurar. O número de árvores deve iterar sobre a lista [10, 20, 30], e a profundidade máxima delas deve iterar sobre [5, 10, 20].
  2. Utilize GridSearchCV para encontrar os melhores hiperparâmetros para o classificador RandomForest com 3 dobras de dados.
  3. Faça o mesmo para RandomizedSearchCV para 5 conjuntos aleatórios de parâmetros.
  4. Compare os resultados de ambos os métodos de busca.

Tarefa

Realize a afinação de hiperparâmetros em um classificador RandomForest para prever tipos de vinho com base nas suas propriedades químicas utilizando GridSearchCV e RandomizedSearchCV.

  1. Defina uma grade de parâmetros para procurar. O número de árvores deve iterar sobre a lista [10, 20, 30], e a profundidade máxima delas deve iterar sobre [5, 10, 20].
  2. Utilize GridSearchCV para encontrar os melhores hiperparâmetros para o classificador RandomForest com 3 dobras de dados.
  3. Faça o mesmo para RandomizedSearchCV para 5 conjuntos aleatórios de parâmetros.
  4. Compare os resultados de ambos os métodos de busca.

Tudo estava claro?

O ajuste de hiperparâmetros envolve alterar os parâmetros de um algoritmo para otimizar seu desempenho. Diferentemente dos parâmetros do modelo, que o algoritmo aprende por conta própria durante o treino, os hiperparâmetros são configurações externas definidas antes do início do processo de aprendizagem. O principal objetivo do ajuste de hiperparâmetros é encontrar a combinação ideal de hiperparâmetros que minimize uma função de perda predefinida ou maximize a precisão, garantindo que o modelo não seja insuficiente (underfit) nem excessivo (overfit) nos dados.

Tarefa

Realize a afinação de hiperparâmetros em um classificador RandomForest para prever tipos de vinho com base nas suas propriedades químicas utilizando GridSearchCV e RandomizedSearchCV.

  1. Defina uma grade de parâmetros para procurar. O número de árvores deve iterar sobre a lista [10, 20, 30], e a profundidade máxima delas deve iterar sobre [5, 10, 20].
  2. Utilize GridSearchCV para encontrar os melhores hiperparâmetros para o classificador RandomForest com 3 dobras de dados.
  3. Faça o mesmo para RandomizedSearchCV para 5 conjuntos aleatórios de parâmetros.
  4. Compare os resultados de ambos os métodos de busca.
Seção 7. Capítulo 5
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