Conteúdo do Curso
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
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
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.
- Crie uma pipeline que inclua escalonamento padrão e classificador de árvore de decisão.
- Aplique validação cruzada de 5-folds na pipeline.
- Calcule a precisão média entre todos os folds.
Tarefa
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.
- Crie uma pipeline que inclua escalonamento padrão e classificador de árvore de decisão.
- Aplique validação cruzada de 5-folds na pipeline.
- Calcule a precisão média entre todos os folds.
Tudo estava claro?
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
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.
- Crie uma pipeline que inclua escalonamento padrão e classificador de árvore de decisão.
- Aplique validação cruzada de 5-folds na pipeline.
- Calcule a precisão média entre todos os folds.
Tarefa
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.
- Crie uma pipeline que inclua escalonamento padrão e classificador de árvore de decisão.
- Aplique validação cruzada de 5-folds na pipeline.
- Calcule a precisão média entre todos os folds.
Tudo estava claro?
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
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.
- Crie uma pipeline que inclua escalonamento padrão e classificador de árvore de decisão.
- Aplique validação cruzada de 5-folds na pipeline.
- Calcule a precisão média entre todos os folds.
Tarefa
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.
- Crie uma pipeline que inclua escalonamento padrão e classificador de árvore de decisão.
- Aplique validação cruzada de 5-folds na pipeline.
- Calcule a precisão média entre todos os folds.
Tudo estava claro?
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
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.
- Crie uma pipeline que inclua escalonamento padrão e classificador de árvore de decisão.
- Aplique validação cruzada de 5-folds na pipeline.
- Calcule a precisão média entre todos os folds.
Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo