O que você aprenderá_
- Aprenda a realizar votações de classificadores para decisões mais assertivas
- Maximize o desempenho analítico com estratégias avançadas de ensemble learning
- Domine as técnicas de bagging e aumente a robustez dos seus modelos de ML
- Explore o boosting para otimizar a precisão das suas previsões
- Integre múltiplos modelos com stacking e alcance resultados de vanguarda em IA
Público alvo_
Cientistas de dados buscando se aprimorar com técnicas de ensemble e profissionais ávidos por inovação em IA; cientistas de dados buscando melhorar a taxa de acerto em modelos de machine learning.
Allan Segovia Spadini
Allan trabalha como instrutor de Ciência de dados na Alura desde 2019. Também é um dos autores do livro Séries temporais com Prophet pela Casa do Código.
Curso atualizado em 06/05/2025
Já estuda na Alura?
Comece o curso agoraEmenta
Testando modelos clássicos
- Situação problema
- Testando as árvores
- Pipeline
Votação
- Votando no melhor resultado
- Votação SOFT
- Tunando a votação
Bagging
- BaggingClassifier
- Validando o Bagging
- ExtraTreesClassifier
Boosting
- AdaBoost
- Parâmetros do AdaBoost
- CatBoost
Stacking
- StackingClassifier
- Validando o Stacking
- Analisando os resultados
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Formação
Machine Learning com Python: Classificação
8h
De curso
52
Atividades
Escola
Data Science
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- Certificado
A cada curso ou formação concluído, um novo certificado para turbinar seu currículo e LinkedIn.
- Mentorias em grupo com especialistas
No Discord, você participa de eventos exclusivos, pode tirar dúvidas em estudos colaborativos e ainda conta com mentorias em grupo com especialistas de diversas áreas.
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