Fluxo do aprendizado de máquina

Introdução ao aprendizado de máquina

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

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Nosso cenário

Cidade de Nova York

Nosso conjunto de dados: Vendas de imóveis em NYC de 2015 a 2019

Inclui:

  • Tamanho
  • Bairro
  • Ano de construção
  • Preço de venda
  • e mais...

Nosso objetivo: Preço de venda

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Etapa 1: Extrair atributos

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Etapa 2: Dividir conjunto de dados

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Etapa 3: Modelo de trem:

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Etapa 3: Treinar modelo

$$

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Etapa 4: Avaliar

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Etapa 4: Avaliar

Etapa de avaliação

  • Conjunto de teste: dados "não vistos"
  • Muitas maneiras de avaliar:
    • Qual é o erro médio das previsões?
    • Qual porcentagem de apartamentos o modelo previu com precisão em uma margem de 10%?
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Etapa 4: Avaliar

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Etapa 4: Avaliar

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Etapa 4: Avaliar

  • Caso contrário, ajuste o modelo e repita:
    • Por exemplo, alterar as opções do modelo, adicionar/remover atributos
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Resumo das etapas

  1. Extrair atributos
    • Escolher atributos e manipular o conjunto de dados
  2. Dividir conjunto de dados
    • Treinar e testar conjunto de dados
  3. Treinar modelo
    • Inserir conjunto de treinamento no modelo de aprendizado de máquina
  4. Avaliar
    • Se o resultado desejado não for alcançado: ajuste o modelo e repita a Etapa 3
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Vamos praticar!

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