Descrição
Aprendizado de Máquina: Regressão e Previsão de Dados em Python
Vencendo uma competição Kaggle de previsão de dados com um conjunto de regressão linear
Classificação: 4.1 de 517 avaliações
7.5 horas totais
37 palestras
Especialista
Vencendo uma competição Kaggle de previsão de dados com um conjunto de regressão linear
Neste curso, exploraremos todos os aspectos teóricos e práticos da aplicação de regressão linear para prever indicadores numéricos de consumo de energia para a ASHRAE em uma competição Kaggle, até a formação do resultado final. O curso é dividido em 2 partes. Na primeira parte, percorreremos sequencialmente todas as etapas de trabalho com dados: desde os tipos de tarefas e sua formulação até o trabalho com modelos de aprendizado de máquina para minimizar o erro de previsão. Além disso, examinaremos os princípios fundamentais da construção de modelos de aprendizado de máquina, métricas básicas e os modelos mais simples - regressões lineares, polinomiais e linearizáveis. Na segunda parte, aprofundaremos os aspectos práticos: recursos do processo de análise de dados (ETL): carregamento, limpeza e mesclagem de conjuntos de dados com pandas. Realização de análise exploratória de dados para encontrar dependências: EDA. Uso do sklearn para regressão linear. Interpolação e extrapolação de dados. Cálculo da métrica de qualidade RMSLE para modelos de regressão linear. Otimização da regressão linear: seleção dos melhores parâmetros e hiperparâmetros. Otimização do consumo de memória ao trabalhar com grandes conjuntos de dados. Backup de modelos de regressão linear. Conjuntos de regressão linear para refinar previsões. Exportação e importação de dados, incluindo resultados intermediários. Envio do resultado para a competição Kaggle.
O que você aprenderá
Processo ETL: carregamento, limpeza e mesclagem de dados
Construção e avaliação da qualidade de um modelo de regressão linear
EDA: análise exploratória de dados
Enriquecimento de dados para extração de significado
Otimização do consumo de memória com um conjunto de dados
Hierarquia de modelos de regressão linear
Conjunto de modelos de regressão linear
Exportação e importação de dados em CSV e HDF5
Participação em uma competição Kaggle
Estimar frete
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