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Auxiliar no desenvolvimento de suas as habilidades na construção de modelos preditivos basedos em machine learning com a ferramenta de análise de dados R
Neste material você vai ver:
Importação de dados
Criação de novas variáveis
Tratamento de dados faltantes
Unidão de datasets usando a função rbind nativa do R
Split de datasets em treino e teste.
Criação de modelo de classificação usando RandomForest
Gravação dos dados para submissão no Kaggle
Foco:
No entendimento da mecanica por traz dos modelos preditivos cada vez mais utilizados por diversos tipos de negócio.
Os modelos de previsão analisam padrões nos dados históricos e associam estes aos resultados futuros.
Com base nos dados do passado, os modelos de previsão aprendem esses padrões e os resultados que eles geraram.
Ao se deparar com novos dados, ele procura por padrões que aprenderam e fazem as previsões.
Permitir as pessoas tenham acesso a tecnologia podendo assim buscar soluções para melhoria de produtividade em seus negócios.
Embora o evento apresentado no modelo seja de impossivel previsão futura(novos titanics afundando). A mecanica pode ser aplicada nos mais
diversos tipos de situações e áreas que envolvam "classificação", pois embora eu não acredite que o conceito seja atemporal, a velocidade da mudança é extremamente mais lenta.
Exemplos práticos ou de uso comercial
Será que vai haver recessão?
Será que o cliente vai gostar do produto?
Será que o tratamento será eficaz?
Será que este tomador de crédito vai me dar calote?