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Curso

Classificação:

melhorando o desempenho com XGBoost

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

200

Pessoas nesse curso

9.2

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Saiba como utilizar a biblioteca XGBoost para classificação binária
  • Avalie o desempenho de modelos com métricas de classificação
  • Entenda como realizar a validação cruzada com XGBoost
  • Explore o impacto do número de rodadas de reforço em modelos XGBoost
  • Realize o ajuste de hiperparâmetros para otimizar a performance do seu modelo
  • Saiba como incorporar XGBoost em pipelines de machine learning

Público alvo_

Pessoas que buscam aprimorar suas habilidades em Machine Learning ; pessoas que trabalham no desenvolvimento de modelos de Machine Learning e desejam explorar novas técnicas; pessoas que desejam aprimorar suas habilidades e expandir seu conhecimento em Classificação.

Valquíria Alencar 

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Doutora em Biotecnologia e realizou pós-doutorado na Universidade Federal do ABC. Atualmente, atua como instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve projetos e cursos abrangendo o pré-processamento e análise exploratória de dados, visualização de dados em Python, aplicação de inteligências artificiais generativas, além da implementação e otimização de modelos de aprendizado de máquina. Também é uma das autoras do livro Séries Temporais com Prophet, publicado pela Editora Casa do Código.

Curso atualizado em 05/03/2024

Ementa

  1. Conhecendo os dados

    • Importando os dados
    • Explorando os dados
  2. Iniciando a classificação

    • Separando os dados
    • Classificando com Decision Tree
    • Analisando as métricas do Decision Tree
    • Classificando com XGBoost
    • Analisando as métricas do XGBoost
  3. Realizando a validação cruzada

    • Aplicando a validação cruzada
    • Explorando a técnica de Early Stopping
  4. Ajustando hiperparâmetros do XGBoost

    • Conhecendo os principais hiperparâmetros
    • Aplicando o Random Search
    • Aplicando o Grid Search
    • Analisando as métricas após ajuste dos hiperparâmetros
  5. Utilizando o XGBoost em pipelines

    • Incorporando XGBoost em pipelines
    • Utilizando o modelo com dados novos

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