Conteúdo 13
Melhorando a Performance dos Modelos
Esta aula apresenta os principais conceitos de Aprendizagem em Conjunto (Ensemble Learning), com foco nos métodos Bagging e Boosting, explicando seu funcionamento, vantagens e diferenças. Também aborda o papel dos hiperparâmetros nos algoritmos de aprendizado de máquina e mostra como realizar o ajuste de parâmetros (tuning) para melhorar o desempenho preditivo dos modelos, com exemplos práticos utilizando o pacote caret no R.
Slides:
Aplicações
Os arquivos contendo um exemplo com códigos em R pode ser baixado aqui.