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Aprenda Desafio 4: Validação Cruzada | Scikit-learn
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

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Desafio 4: Validação Cruzada

A validação cruzada é uma técnica fundamental em aprendizado de máquina que visa avaliar o desempenho de generalização de um modelo em dados não vistos. Dado o risco inerente de ajustar excessivamente um modelo a um conjunto de dados específico, a validação cruzada oferece uma solução. Ao dividir o conjunto de dados original em múltiplos subconjuntos, o modelo é treinado em alguns desses subconjuntos e testado nos outros.

Ao rotacionar o lote de teste e fazer a média dos resultados em todas as iterações, obtemos uma estimativa mais robusta do desempenho do modelo. Esse processo iterativo não apenas fornece percepções sobre a variabilidade e viés potenciais do modelo, mas também ajuda a mitigar o sobreajuste, garantindo que o modelo tenha um desempenho equilibrado em diferentes subconjuntos dos dados.

Tarefa

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Implemente uma pipeline que combine o pré-processamento de dados e o treinamento do modelo. Após estabelecer a pipeline, utilize a validação cruzada para avaliar o desempenho de um classificador no conjunto de dados Wine.

  1. Crie uma pipeline que inclua escalonamento padrão e classificador de árvore de decisão.
  2. Aplique validação cruzada de 5-folds na pipeline.
  3. Calcule a precisão média entre todos os folds.

Solução

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Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 7. Capítulo 4
Sentimos muito que algo saiu errado. O que aconteceu?

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Desafio 4: Validação Cruzada

A validação cruzada é uma técnica fundamental em aprendizado de máquina que visa avaliar o desempenho de generalização de um modelo em dados não vistos. Dado o risco inerente de ajustar excessivamente um modelo a um conjunto de dados específico, a validação cruzada oferece uma solução. Ao dividir o conjunto de dados original em múltiplos subconjuntos, o modelo é treinado em alguns desses subconjuntos e testado nos outros.

Ao rotacionar o lote de teste e fazer a média dos resultados em todas as iterações, obtemos uma estimativa mais robusta do desempenho do modelo. Esse processo iterativo não apenas fornece percepções sobre a variabilidade e viés potenciais do modelo, mas também ajuda a mitigar o sobreajuste, garantindo que o modelo tenha um desempenho equilibrado em diferentes subconjuntos dos dados.

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  2. Aplique validação cruzada de 5-folds na pipeline.
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