Sumários
Aula 5 - Introdução
27 Setembro 2024, 18:00 • Anabela Costa
Processo de modelação em Machine Learning (cont.): Avaliação do desempenho do modelo.
Funções de perda e Erro de Validação Geral.
Métricas mais usuais para problemas de regressão: Erro
Quadrático Médio; Raiz Quadrada do Erro Quadrático Médio; Erro Médio Absoluto;
Raiz Quadrada do Erro Logarítmico Médio Quadrático.
Métricas mais usuais para problemas de classificação:
Classificação Errada (Misclassification); Média por Erro de Classe; Erro
Quadrático Médio.
Modelos de Classificação
Binários: Matriz de Confusão; Níveis de Desempenho mais usuais (Accuracy;
Precision; Sensitivity (or Recall); Specificity; AUC (Area Under the Curve)).
Exercícios de aplicação.
Aula 3 - Introdução
20 Setembro 2024, 18:00 • Anabela Costa
Processo de modelação em Machine Learning (cont.): Divisão de dados; Modelação.
Exercícios de aplicação.
Aula 2 - Introdução
13 Setembro 2024, 19:30 • Anabela Costa
Tipos de problemas em Aprendizagem Supervisionada: Problemas de
Regressão e Problemas de Classificação.
Processo de modelação em Machine Learning: Preparação de Dados (pré-processamento e transformação de dados); Divisão de dados; Modelação e Avaliação do Desempenho.
Exercícios de aplicação