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

Tratando missing values

Neste post vou falar um pouco sobre limpeza de dados, mais especificamente sobre tratamento de valores ausentes (os famosos missing values). O motivo para se preocupar com esta tarefa é bem simples: se colocar sujeira no modelo, não espere nada diferente como resultado.