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? EContinuar lendo “Um modelo completo de machine learning (de ponta a ponta)”
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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).
Model tuning: Otimizando os hiper parâmetros do modelo
Muitas tarefas devem ser realizadas até chegarmos em um modelo ideal para resolver um determinado problema. No entanto, quando encontramos este modelo ideal ainda podemos tentar refiná-lo, testando diferentes configurações de seus hiper parâmetros. A este processo de refinamento/melhoria damos o nome de model tuning.
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