Divisão de conjuntos de dados e amostragem estratificada
Um dos primeiros passos para construir um modelo de aprendizado de máquina é dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste. É fundamental separar os dados para evitar que o modelo se sobre-ajuste aos dados de treinamento e não generalize bem para novos dados. Além disso, a amostragem estratificada é uma técnica importante para garantir que a distribuição das variáveis no conjunto de treinamento seja semelhante à do conjunto de teste.
Lidar com valores ausentes e pipeline de aprendizado de máquina
Quando trabalhamos com conjuntos de dados, é comum encontrar valores ausentes. Nesse caso, é necessário lidar com esses valores de forma eficaz para evitar que eles afetem negativamente o desempenho do modelo. O vídeo apresenta como lidar com valores ausentes usando Scikit-learn e Feature Engine. Além disso, é destacada a importância de criar um pipeline de aprendizado de máquina para gerenciar fluxos de trabalho complexos de forma mais eficiente.
Avaliação de modelos e importância de feature
A avaliação de modelos é um passo crítico no processo de construção de um modelo de aprendizado de máquina. É fundamental entender as limitações do modelo e tentar diferentes algoritmos e parâmetros para melhorar a precisão e a curva ROC. Além disso, a importância de feature em um modelo de Random Forest é fundamental para entender como o modelo está funcionando.
Outros conceitos importantes
O vídeo também aborda outros conceitos importantes em análise de dados e aprendizado de máquina, como: trabalhar com grandes conjuntos de dados, remover características ruins, leakage vs. poder preditivo, RFV, Scikit Plot, Njob e GridSearch, Rock Curve e Lift.
Lift Curve e desempenho do modelo
Finalmente, o vídeo destaca a importância da Lift Curve para avaliar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina. A curva de Lift compara o desempenho do modelo à um modelo ingênuo e converge para 1 com mais dados, indicando maior precisão. Além disso, é fundamental entender que a Lift Curve é uma medida do desempenho do modelo, e não um ponto de corte.
Em resumo, para construir um modelo de aprendizado de máquina eficaz, é fundamental considerar a divisão de conjuntos de dados, amostragem estratificada, lidar com valores ausentes, avaliação de modelos, importância de feature e a Lift Curve. Com esses conceitos em mente, você estará pronto para construir modelos de aprendizado de máquina mais precisos e eficazes.