Decision Trees na Prática (Scikit-learn / Python)
Um amigo que trabalha na Alemanha me contou que um monte de candidatos não sabem usar nem o básico das árvores de decisão quando fazem o teste de recrutamento. Depois desse vídeo você estará pronto para extrair o máximo possível deste modelo. 0:00 Intro 1:50 Código básico no Colab 6:10 Mecanismo da árvore de decisão 12:24 Profundidade da árvore de decisão - max_depth 13:18 Visualizando a árvore de decisão 18:55 Qual a profundidade ideal? 21:34 Meu parâmetro preferido - min_samples_leaf 26:30 Outros parâmetros da decision tree no scikit-learn Código: http://bit.ly/dtree-mf Scikit-learn: https://scikit-learn.org/stable/modul... ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ // APOIE O CANAL 👇❤️ Faça um curso no Coursera: https://imp.i384100.net/EaDmQe Compre meu e-book: https://www.amazon.com.br/dp/B08MTMSDRG ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ // REDES SOCIAIS Instagram: / mariofilhoml LinkedIn: / mariofilho Kaggle: https://kaggle.com/mariofilho Twitter: / mariofilhoml Alguns links acima podem ser de afiliado. Se você comprar um produto através deles, você ajuda o canal porque eu ganho uma comissão. Isso não tem custo adicional nenhum para você. Obrigado pelo suporte!
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