Scikit-Learn Aula 3: Feature Engineering e Seleção - Menos é Mais! 🔧📉 скачать в хорошем качестве

Scikit-Learn Aula 3: Feature Engineering e Seleção - Menos é Mais! 🔧📉

🎯 Aprenda a criar novas features e selecionar as mais importantes para turbinar seus modelos! Nesta Aula 3 do curso Dominando Machine Learning com Scikit-Learn, aprenderá técnicas avançadas de feature engineering e seleção de atributos, essenciais para extrair o máximo de performance dos seus algoritmos. 🔧 O que você vai aprender: ✅ Feature Engineering com PolynomialFeatures: Como modelar relações não-lineares com polinômios Diferença entre regressão linear simples e polinomial Visualização do ajuste de curva vs reta ✅ Seleção de Features (menos é mais): SelectKBest – seleção estatística rápida (ANOVA) RFE (Recursive Feature Elimination) – seleção iterativa baseada em modelo ✅ Transformações não-lineares: PowerTransformer (Yeo-Johnson) para lidar com distribuições assimétricas Visualização do antes/depois da transformação 📊 Cenários práticos da aula: Regressão polinomial em dados não-lineares Dataset sintético com 20 features, mas apenas 3 relevantes Distribuição log-normal transformada em Gaussiana 👨‍💻 Para quem é esta aula? Quem quer ir além do básico e melhorar a qualidade dos dados Cientistas de dados que lidam com datasets de alta dimensionalidade Estudantes que desejam entender seleção de features na prática 📁 Recursos desta aula: 🔗 Código-fonte completo: https://github.com/GTL98/canal_mundo_... 🎞️ Playlist do Curso de Scikit-Learn:    • Dominando Machine Learning com Scikit-Learn   🔗 Minhas redes: https://allmylinks.com/mundopython98 🔗 Pós graduação da Yto Nihon: https://www.grupoytonihon.com.br/pos/ 🔔 Inscreva-se e ative o sininho para não perder as próximas aulas! 💬 Comente: Qual técnica de seleção de features você mais gostou? #MachineLearning #ScikitLearn #FeatureEngineering #DataScience #Python 👉 Desafio: Teste PolynomialFeatures com diferentes graus e observe o overfitting! Transforme features comuns em poderosos preditores e construa modelos mais inteligentes! 🚀 Capítulos 00:00 Introdução 00:56 Feature engineering: o poder dos polinômios 10:01 Feature selection: menos é mais 13:32 Pós-graduação Yto Nihon 15:15 SelectKBest (método de filtro) 19:58 RFE - Recursive Feature Elimination (método wrapper) 24:53 Transformações não-lineares (feature scaling avançado) 29:24 Considerações finais 31:25 Recomendações