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Data Science, Python

Decision Trees e Random Forests para Classificação e Regressão

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Vejam também: https://medium.com/machina-sapiens/o-algoritmo-da-floresta-aleat%C3%B3ria-3545f6babdf8

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Highlights: Deseja usar algo mais interoperável, algo que treine mais rápido e tenha um desempenho tão bom quanto a antiga Regressão Logística ou mesmo as Redes Neurais? Você deve considerar as Árvores de Decisão (Decision Tree) para classificação e regressão. Parte 2 sobre florestas aleatórias (Random Forest) aqui.

  • Treinamento muito mais rápido do que redes neurais simples para desempenho comparável (a complexidade do tempo das árvores de decisão é uma função de [número de recursos, número de linhas no conjunto de dados], enquanto nas redes neurais é uma função de [número de recursos, número de linhas no conjunto de dados, número de camadas ocultas, número de nós em cada camada oculta])
  • Facilmente interpretável, adequado para seleção de variáveis
  • Bastante robusto em conjuntos de dados menores
  • Árvores de decisão e aprendizado de árvore de decisão são simples de entender

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Data Science, Estatística, Machine Learning

Conceitos estatísticos explicados em inglês simples

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Série sobre tópicos específicos relacionados à Conceitos Estatísticos na Ciência de Dados: regressão, clustering, redes neurais, aprendizagem profunda (deep learning), árvores de decisão (decision tree), conjuntos, correlação, Python, R, Tensorflow, SVM (support vector machine), redução de dados, seleção de recursos, design experimental, validação cruzada (cross-validation), montagem de modelos e muito mais. More about Statistcs

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