CAPÍTULO 7
Decisão do Pensamento Analítico I:O que É um Bom Modelo?
Conceitos fundamentais: Uma reflexão sobre o que é desejado dos resultados de data science; Valores esperados como estrutura chave de avaliação; Consideração de bases comparativas adequadas.
Técnicas exemplares: Várias métricas de avaliação; Estimando custos e benefícios; Cálculo do lucro esperado; Criação de métodos base para comparação.
Lembre-se do início do Capítulo 5: como gerente da MegaTelCo, você queria avaliar se o modelo que a minha empresa de consultoria havia produzido era bom. Deixando de lado o sobreajuste, como você mediria isso?
Para o data science agregar valor a uma aplicação, é importante que o cientista de dados e outros investidores considerem cuidadosamente ...
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