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

O coeficiente de Gini

Neste artigo vamos explorar o coeficiente de Gini ou Gini index, muito utilizado para avaliação de modelos estatísticos. Faremos uma implementação do zero com Python e depois passaremos em cada ponto para explicar sua construção.

Criando sua própria cost function para penalizar overfitting com Python scikit-learn

Cost functions (ou funções de custo) são usadas pelos algoritmos de aprendizado de máquina para tomada de decisões, por exemplo, definir a melhor configuração dos hiper parâmetros de um modelo ou até mesmo escolher as melhores variáveis preditoras/independentes (em modelos de classificação ou regressão).

Métricas para avaliação de modelos

É comum validarmos os modelos de aprendizado de máquina sob duas perspectivas: Processual e matemática. O ponto de vista processual trata a questão da melhoria que o modelo trouxe para o processo de negócio em que o mesmo foi inserido. O levantamento destas informações geralmente está ligado a avaliação de dados básicos como tempo, custo