Data Science Para Negócios

CAPÍTULO 4

Ajustando um Modelo aos Dados

Conceitos fundamentais: Encontrando parâmetros “ideais” de modelos com base nos dados; Escolhendo a meta para mineração de dados; Funções objetivas; Funções de perda.

Técnicas exemplares: Regressão linear; Regressão logística; Máquinas de vetores de suporte.

Como vimos, modelagem preditiva envolve encontrar um modelo da variável alvo em termos de outros atributos descritivos. No Capítulo 3, construímos um modelo de segmentação supervisionada, buscando de forma recursiva atributos informativos em subconjuntos cada vez mais precisos dentro de conjuntos de todos os exemplos, ou a partir da perspectiva geométrica, sub-regiões cada vez mais precisas do espaço do caso. A partir dos dados, produzimos a estrutura ...