Como ANALISAR e ENTENDER as métricas de um Modelo Preditivo de Regressão
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- เผยแพร่เมื่อ 10 พ.ย. 2024
- Quando criamos um modelo de regressão é imprescindível entender quais serão as métricas para avaliação da performance desse modelo e por isso que vou te explicar em detalhes nesse vídeo como entender e aprender na prática as métricas de avaliação de um modelo de regressão.
Vamos calcular e entender como funciona as métricas para analise de um modelo de regressão como a MAE (Mean Absolute Error / Erro Médio Absoluto), a métrica MAPE (Mean Absolute Percentage Error / Erro do Percentual Médio Absoluto), RMSE (Root Mean Squared Error / Raiz Quadratica do Erro Médio) e LSE (Least Squared Error / Erro Quadrático Médio)
Os links abaixo são vídeos que podem te ajudar bastante
Como criar um pipeline automático completo de Machine Learning: • Como criar um modelo d...
Arquivos para download referente ao vídeo apresentado:
docs.google.co...
Descomplicando tudo, muito bom puts.
Aula Fenomenal, simplificando e descomplicando o que consideramos complexo, muito bom..
Professor... Aula incrível! Realmente agora ficou claro para mim. Sai do automático para entender o Modelo Regressão... Muito obrigado pela aula.
Boa!
Aula Show
Top demais ❤
Fala meu Velho..estou querendo virar analista primeiro e depois cientista . Um pouco de insegurança talvez ! Estou em transição de carreira , primeira vez trabalhando com isso!
Eu estou sabendo já Python , sql , ML clássico , power bi e estatística básica , excel … sei um melhor que o outro e alguns ainda preciso consultar bastante. Mas no final , o projeto sai bacana !
Quando vocês acham que seria o ideal começar a aplicar ? Difícil saber esse momento kkk
Ola boa noite. Olha creio que quanto mais rápido você aplicar os conceitos e estudos melhor será, porque na prática e no dia a dia você irá aprender muito mais
Obrigado pela resposta ! Seu canal é show . Continue ! Abraço