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Por que limpamos nossos dados antes do treinamento?
A remoção de linhas de dados torna o nosso modelo mais poderoso
A limpeza de dados nos ajuda a selecionar recursos que ajudarão no desempenho do modelo
A remoção de linhas com erros evita que essas linhas induzam em erro o processo de treinamento
Que tipo de dados são melhor codificados com vetores one-hot?
Dados ordinais
Dados categóricos com dois valores possíveis
Dados categóricos com três ou mais valores
O que é uma amostra de dados? O que é uma população?
Uma amostra são todos os dados possíveis que nos interessam. Uma população é o subconjunto desses dados que realmente temos em mãos
Tanto a população quanto a amostra referem-se a dados que usamos para treinar nosso modelo.
Uma população é todos os dados possíveis que nos interessam. Uma amostra é o subconjunto desses dados que realmente temos em mãos.
Você tem um modelo que não funciona bem. Qual deles definitivamente não ajudará a melhorar seu desempenho?
Adicionar amostras adicionais (linhas)
Adicionar um pequeno número de recursos (colunas) que você sabe que estão relacionados ao que o modelo está tentando prever
Adicionar um grande número de recursos que você sabe não tem relação com o que o modelo está tentando prever.
Tem de responder a todas as questões antes de verificar o seu trabalho.
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