Métricas de avaliação de modelos de aprendizado de máquina com Scikit-learn

A seleção da métrica de avaliação errada pode ocultar falhas sérias no modelo e levar a uma tomada de decisão inadequada em cenários do mundo real. Este curso escrito fornece uma base completa em técnicas de avaliação para tarefas de classificação e regressão usando Python e Scikit-learn. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de validação de modelo, tipos de erro e benchmarks de linha de base - Calcular e interpretar métricas de classificação, incluindo precisão, recall, F1-score e ROC-AUC - Meça a precisão da regressão usando MSE, RMSE, MAE, R-quadrado e métricas ajustadas - Lidar com conjuntos de dados desequilibrados de forma eficaz com estratégias de avaliação especializadas e curvas de RP - Aplique técnicas de validação cruzada para evitar o overfitting e avaliar a generalização do modelo - Implemente funções de pontuação de avaliação personalizadas dentro dos pipelines Scikit-learn O curso começa com a terminologia-chave, princípios básicos e intuições matemáticas por trás de cada métrica antes de passar por exemplos práticos de código.Você lerá explicações estruturadas e analisará implementações práticas de código passo a passo. Este curso é projetado para cientistas de dados iniciantes, entusiastas de aprendizado de máquina e analistas de dados que desejam dominar a avaliação de modelos.