Implementando Em Aprendizado De Maquina Calibracao De Probabilidades Programado Em Python
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Implementando Em Aprendizado De Máquina Calibração De Probabilidades Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2025-07-08
Em muitos cenários críticos, como diagnósticos médicos, detecção de fraudes ou sistemas autônomos, é essencial que as probabilidades preditas por um modelo representem de forma fiel a confiança real nas decisões. Essa habilidade, chamada calibração de probabilidades, garante que uma previsão de 80% de chance realmente corresponda a 80% de acertos no mundo real. Neste estudo prático, exploramos as principais técnicas de calibração utilizadas em aprendizado de máquina supervisionado: Platt Scaling, Isotonic Regression e a comparação com o modelo original não calibrado. Utilizando o Random Forest Classifier da biblioteca scikit-learn, implementamos um experimento completo com geração de dados sintéticos, ajuste de modelos, plotagem de curvas de calibração e cálculo da métrica Brier Score, permitindo uma avaliação objetiva e visual da confiabilidade das probabilidades geradas. Este exemplo é ideal para estudantes, cientistas de dados e profissionais que desejam entender como transformar modelos acurados em modelos confiáveis, servindo como base para aplicações mais robustas e interpretáveis em machine learning.
Building Probabilistic Graphical Models with Python
This is a short, practical guide that allows data scientists to understand the concepts of Graphical models and enables them to try them out using small Python code snippets, without being too mathematically complicated. If you are a data scientist who knows about machine learning and want to enhance your knowledge of graphical models, such as Bayes network, in order to use them to solve real-world problems using Python libraries, this book is for you. This book is intended for those who have some Python and machine learning experience, or are exploring the machine learning field.
Implementando Gradient Boosting Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2025-07-07
O avanço do aprendizado de máquina transformou profundamente a maneira como lidamos com dados, tomamos decisões automatizadas e desenvolvemos sistemas inteligentes. Entre as técnicas mais eficazes e versáteis desse campo, destaca-se o Gradient Boosting, um poderoso método de ensemble que combina diversas árvores de decisão fracas para formar um modelo robusto e altamente preciso. Este livro apresenta uma abordagem prática e objetiva para quem deseja compreender e aplicar o Gradient Boosting em problemas de classificação usando Python. Com base em um exemplo claro e funcional, o leitor aprenderá como gerar conjuntos de dados sintéticos, treinar um modelo com o GradientBoostingClassifier do scikit-learn, fazer previsões e avaliar os resultados por meio de métricas como acurácia e matriz de confusão. O conteúdo é acessível tanto para iniciantes quanto para profissionais que desejam reforçar seus conhecimentos em técnicas supervisionadas de machine learning.