Já mostrei algumas vezes como construir um modelo preditivo, como nos posts Machine Learning do Zero no Python e Modelo de Classificação de Estilo Musical. Ambos foram bons posts, mas enquanto um foi mais simples e teve como saída uma variável contínua; o outro lidou com pipelines e teve como saída uma variável binária. Agora, ficou faltando conciliar um modelo mais simples, do zero, com uma saída binária. Este é o post de hoje! Dessa vez, temos um tutorial de Machine Learning DO ZERO em Python. Bora para o post! Continuar a ler “Machine Learning do Zero em Python (Classificador)”
Mês: Dezembro 2020
Modelo de Classificação de Estilo Musical
Recentemente, fiz um dos projetos disponíveis na plataforma do Datacamp – tenho uma assinatura anual que fiz no início da pandemia. A ideia era criar um modelo que classificasse o estilo musical com base em algumas características da música. Este post é dedicado a explicar um pouco do código e dar uma base com outros posts para que você consiga acompanhar o conteúdo dele. Enfim, bora aprender um modelo legal de classificação de estilo musical em Python! Continuar a ler “Modelo de Classificação de Estilo Musical”
Data Leakage, o erro que até os grandes cometem
Para criar um modelo de machine learning, temos uma etapa crucial na qual dividimos os dados em treino e teste. Isso ocorre porque queremos avaliar nosso modelo e evitar problemas de overfitting – que você pode ler mais sobre nos posts Overfitting, Explicando overfitting com uma anedota e Overfitting e Cross Validation. Hoje, quero falar de um problema muito comum que ocorre nesta etapa, o “vazamento” de dados para o teste. Bora falar de data leakage, o erro que até os grandes cometem.
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