Machine Learning com Python: Classificação

• Realize análises exploratórias de dados para machine learning
• Aplique transformações em variáveis categóricas
• Treine modelos de classificação a partir de dados
• Realize previsão de novos dados com modelos de classificação
• Armazene modelos de transformação de dados e de machine learning em arquivos pickle

Métricas de avaliação para classificação

• Valide modelos de machine learning com método hold out e validação cruzada
• Avalie modelos de machine learning a partir de métricas de desempenho
• Identifique quais as métricas mais apropriadas para cada tipo de problema
• Realize o balanceamento de dados usando oversampling e undersampling
• Aplique um pipeline para validar modelos de forma correta

Curva ROC

• Aplique técnicas de análise exploratória para compreender os dados e obter insights
• Realize o pré-processamento de dados para treinamento de modelos de classificação
• Avalie o desempenho de modelos de classificação para problemas multiclasse
• Realize o balanceamento de dados para melhorar a performance dos modelos
• Aplique um pipeline para validar modelos de forma correta
• Interprete resultados e insights obtidos a partir das análises e avaliações
• Investigue problemas de forma analítica e crítica