🚀 Curso: Scikit-Learn A a Z
🔁 Módulo 27: Validação Cruzada
🧠 Aula B: Design de Avaliação
👇 Link para o notebook:
🚀 O design de avaliação em aprendizado de máquina ajuda a evitar vazamento de dados e obter resultados de validação de modelo confiáveis com scikit-learn. Esta aula explica como escolher divisões de treino-teste que respeitem a ordem das linhas, a estrutura temporal, entidades repetidas e dados agrupados, e depois mostra quando usar embaralhamento aleatório, estratificação, GroupKFold, validação cruzada aninhada e teste de significância por permutação. Você também aprenderá a interpretar avaliação multi-métrica, precisão, recall, ROC AUC, tempo de ajuste, tempo de pontuação, validação em toda a pipeline e variação de pontuação de fold usando exemplos de regressão logística. Assista para construir fluxos de trabalho de validação cruzada mais confiáveis antes de ajustar modelos.
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⚠️ Aviso: Voz de IA utilizada.
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