Technology

Aprendizado De Máquina Supervisionado Utilizando Rfc Programado Em Python

By Vitor Amadeu Souza

Listen with Sir Michael Caine™ and 1,000+ voices

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Length1h 27m

About this audiobook

Este livro visa introduzir e explorar o conceito de Classificação por Florestas Aleatórias (RFC - Random Forest Classifier), aplicado a um cenário prático usando Python. O foco está em ensinar como utilizar esse algoritmo de aprendizado supervisionado para resolver problemas de classificação. Em particular, abordamos um exemplo prático de classificação de flores utilizando o famoso conjunto de dados Iris, demonstrando como o algoritmo RFC pode ser usado para prever espécies de plantas com base em suas características morfológicas.

Audiobook details

GenreTechnology

Length1 hr 27 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

FormateBook with Audio

Publish dateSep 14, 2024

LanguagePortuguese

1Vitor Amadeu Souza

2Cerne Tecnologia

3Capítulo II – Programação em Python

4Capítulo VI – RFC

5Acima temos um exemplo de exponenciação, onde o valor 2

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6constantes. Acompanhe um exemplo.

7Podemos também apresentar individualmente os caracteres

8a 10”. Verifique que o esperado ocorreu, executando neste caso o

9comando.

10seja, o conteúdo da variável x seja maior que 20.

11print(x)

12Note pelo exemplo acima que ao tentar alterar o conteúdo da

13diferença, união, interseção e diferença simétrica.

14O Python possui um recurso que permite criar nossos scripts

15tudo em um script (arquivo texto) teremos todas as informações

16deste script para o Python, digitando:

17>>> cos(pi)

18A seguir exemplos com números complexos.

19exemplo:

20O operador de formatação %s, %d e %f permitem que seja

21Capítulo IV

22x.append(aux) y.append(1/(1+pow(e,-aux))) aux=aux+0.1 matplotlib.pyplot.plot(x,y) matplotlib.pyplot.xlabel('x') matplotlib.pyplot.ylabel('y') matplotlib.pyplot.show()

23) + 𝑏𝑖𝑎𝑠

24No entanto, o RFC também apresenta algumas desvantagens. O

25O programa começa carregando o conjunto de dados Iris, que

26RFC

27Programa Principal

28Depois de treinado, o modelo realiza previsões sobre o conjunto de