-
Aula 1 e 2 são de classificação:
- Treinar algoritmos;
- Definir características (features) do que desejamos classificar;
- Classificar em categorias;
- Utilizar o módulo linearSVC e accuracy_score;
- Utilizar o método fit;
- Prever dados com a função predict;
- Calcular a taxa de acerto do modelo;
- Comparar testes e previsões;
- Utilizar a função soma;
- Padronizar variáveis;
- Abrir arquivo CSV;
- Imprimir as primeiras linhas com a função head;
- Renomear as colunas;
- Utilizar a função shape para ver a quantidade de elementos;
- Separar dados para treino e teste;
- Definir a ordem para os números aleatórios;
- Utilizar a função value_counts.
-
Aula 3 Um projeto de baixa dimensionalidade e o baseline:
- Trocar valores;
- Usar a biblioteca seaborn;
- Gerar um gráfico com dados do CSV;
- Definir cores no gráfico;
- Gerar gráficos distintos;
- Criação de um algoritmo base;
- Capturar os valores mínimos e máximos.
- Utilizar a função arange do numpy
-
Aula 4 Support Vector Machine e não linearidade:
- Utilizar o módulo Support Vector Machine;
- Gerar valores randômicos com o módulo SVC;
- Utilizar o módulo Standard Scale.
-
Aula 5 Dummy classifiers e árvore de decisão:
- Alterar dados em colunas;
- Utilizar o módulo datetime;
- Criar colunas;
- Remover colunas e linhas;
- Utilizar o módulo dummie para gerar colunas;
- Utilizar o módulo graphviz para gerar gráficos;
- Definir propriedades gráficas na árvore de decisão
-
Aula 6 - Classificação:
- Identificar os tipos de variáveis numéricas e categóricas;
- Compreender o conceito de classificação e quando devemos utilizá-la;
- Explicar a matemática por trás da classificação;
- Diferenciar a classificação da regressão;
- Demonstrar o balanceamento dos dados.
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