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Interpretabilidade de modelos com PDP e ICE

🔍 Quer entender melhor como seu modelo de machine learning toma decisões? Nessa live da Curso-R, Athos Damiani aprofunda o uso dos gráficos PDP (Partial Dependence Plot) e ICE (Individual Conditional Expectation) para interpretar modelos complexos de forma intuitiva, indo além dos gráficos de importância do SHAP. Você vai aprender: 📌 Quando o SHAP pode ser enganoso 📌 Como o PDP revela a média dos efeitos de uma variável 📌 Como o ICE mostra o impacto variável a variável 📌 Como detectar interações ocultas entre variáveis 📌 Quando vale a pena desconfiar do seu modelo Além disso, você verá um exemplo completo com dados simulados, aplicação com o pacote {dalex} no R, e uma visão crítica sobre interpretabilidade, causalidade e aplicabilidade prática no mercado. 💬 "O modelo se comporta assim. Não estou explicando o fenômeno, estou explicando a máquina." — Athos Damiani 🧠 Links úteis mencionados: Projeto DrWhy.AI com materiais sobre interpretabilidade: https://ema.drwhy.ai Pacote {dalex} para R: https://modeloriented.github.io/DALEX/ Pacote {dalex} para Python: https://github.com/ModelOriented/DALEX Conceito Ceteris Paribus: https://en.wikipedia.org/wiki/Ceteris... Seja membro e tenha benefícios exclusivos!    / @cursor6   Curso-R: Descomplicando a Ciência de Dados. Fazemos isso oferecendo cursos ministrados por especialistas e uma extensa variedade de conteúdo open source. Explore o universo da Ciência de Dados! Acesse: https://curso-r.com Precisa de Consultoria e treinamento em análise de dados? A R6 é o o braço B2B da Curso-R. Estamos há 10 anos no mercado realizando projetos e treinando profissionais nas áreas de Programação e Ciência de Dados. Acesse: https://www.rseis.com.br/ Siga-nos nas redes sociais! https://curso-r.com/links/