Encerramento

Redução de Dimensionalidade em R

Matt Pickard

Owner, Pickard Predictives, LLC

Capítulo 1 - Redução de dimensionalidade, informação das variáveis

• Informação — valores ausentes, baixa variância e correlação
• Ganho de informação e importância de variáveis
• Maldição da dimensionalidade

Capítulo 2 - Seleção não supervisionada de variáveis

• Seleção vs. extração de variáveis
• Seleção não supervisionada de variáveis:
  • filtro por proporção de valores ausentes
  • filtro de baixa variância
  • filtro de correlação
• Etapas de receitas do tidymodels

Seleção de variáveis

Extração de variáveis

Capítulo 3 - Seleção supervisionada de variáveis

• Relembramos a construção de modelos com tidymodels
• Métodos supervisionados de seleção: regressão lasso, random forest
• Avaliamos o desempenho do modelo reduzido

Capítulo 4 - Extração de variáveis

• Componentes principais e vetores de características
• Análise de componentes principais
• t-SNE
• UMAP

Parabéns!

Redução de Dimensionalidade em R