Um modelo completo de machine learning (de ponta a ponta)

Se você está começando a estudar machine learning, é comum que tenha várias dúvidas sobre como treinar e usar seus modelos. As pessoas falam sobre uma série de termos, como análise exploratória de dados, data transformation, feature selection, model selection, cross-validation…porém, você sabe como e quando deve usar todos estes componentes no seu modelo? E

Feature selection: escolhendo as variáveis para o modelo

Nas primeiras atividades de um projeto de modelagem é comum que se faça um brainstorming para levantar todas as variáveis que poderiam ajudar a resolver o problema em questão. Na sequência, você precisa escolher apenas aquelas que realmente serão úteis. O nome desta tarefa é feature selection.