Technology

Aprendizado De Máquina Aplicado A Validação Cruzada Programado Em Python

By Vitor Amadeu Souza

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

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Length1h 22m

About this audiobook

A proposta desta literatura é introduzir e desenvolver um modelo inicial de Validação Cruzada, utilizando Python como ferramenta de programação. A validação cruzada é uma técnica essencial no processo de avaliação de modelos de aprendizado de máquina, permitindo que se obtenha uma estimativa mais precisa do desempenho de um modelo, especialmente em conjuntos de dados limitados. Ela é amplamente utilizada para evitar problemas como overfitting e underfitting, garantindo que o modelo tenha boa capacidade de generalização. Para facilitar a compreensão, diversos exemplos são apresentados, abordando tanto os fundamentos teóricos da validação cruzada quanto a programação em Python.

Artificial Intelligence

Audiobook details

GenreTechnology

Length1 hr 22 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

FormateBook with Audio

Publish dateDec 8, 2024

LanguagePortuguese

1Vitor Amadeu Souza

2Cerne Tecnologia

3Capítulo II – Programação em Python

4Capítulo VI – Validação cruzada

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

Mostrar todos os capítulos

6constantes. Acompanhe um exemplo.

7posteriormente.

8Observe abaixo um exemplo para testarmos os operadores

9relacionais:

10valor:

11Podemos também apresentar individualmente os caracteres

12uma string.

13teste não seja verdadeiro, o segundo comando será executado, neste

14comando.

15seja, o conteúdo da variável x seja maior que 20.

16print(x)

17Função count()

18diferença, união, interseção e diferença simétrica.

19deste script para o Python, digitando:

20seguintes funções:

21>>> cos(pi)

22A seguir exemplos com números complexos.

23conforme ilustra o próximo exemplo.

24exemplo:

25O operador de formatação %s, %d e %f permitem que seja

261 x

27Capítulo IV

28x.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()

29Capítulo VI

30O processo de validação cruzada é simples: o conjunto de dados é