Conforme tenho dito nos últimos posts, estou entrando numa fase de voltar a escrever sobre Machine Learning. Logo, não poderia deixar de falar de um dos modelos que ainda vejo como um dos mais utilizados no mercado, que é a Random Forest. Se você nunca ouviu falar desse modelo, recomendo o vídeo do StatQuest Random Forest Part 1. Após ver o vídeo, volte para aprender como rodar uma random forest, como classificador, em Python! Continuar a ler “Classificador Random Forest em Python”
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Regressão Logística em Python
Já falei de vários modelos aqui, principalmente a parte teórica dos econométricos. Em contrapartida, acabei deslizando no conteúdo de machine learning (ou modelagem estatística para os mais céticos) em Python. Bom, isso vai acabar. Hoje, vamos aprender a rodar uma regressão logística em Python. Continuar a ler “Regressão Logística em Python”
Pipeline usando Scikit-Learn: Exemplos Práticos
No post Introdução aos Pipelines no Scikit-Learn, mostrei alguns exemplos de pipelines utilizando a biblioteca mais famosa para machine learning no Python. Hoje, quero mostrar alguns exemplos de pipelines com diferentes funcionalidades. Sendo assim, será um post bastante direto e prático, mas que deve ajudar bastante o leitor. Bora ver logo exemplos práticos de pipelines usando scikit-learn! Continuar a ler “Pipeline usando Scikit-Learn: Exemplos Práticos”
Dividindo o dataset em treino e teste no Python
Quem está começando os primeiros modelos estatísticos sabe que uma coisa padrão é dividir a base em duas: treino e teste. A primeira é utilizada para construção do modelo e a segunda para testá-lo, verificar sua performance e entender se ele está overfittando – para overfitting, ler Overfitting e Explicando overfitting com uma anedota. Hoje, vamos ver como fazer essa divisão no Python. Bora! Continuar a ler “Dividindo o dataset em treino e teste no Python”