Letícia, parabéns pelos vídeos sobre DT. Você tem algum que explica, com a sua didática, como aplicar regra de penalização para erros de predição específicos, como Falsos Positivos? Obrigado.
Год назад+1
Oi, José, infelizmente não tenho um assim específico. Mas uma possibilidade é você mexer no seu ponto de corte do modelo final de modo a ter uma alta especificidade. Como a proporção de falsos positivos é complementar à especificidade, quanto maior a especificidade, menor a proporção de falsos positivos que seu modelo fornece.
@ Letícia, "mexer no ponto de corte do modelo final" poderia ser por meio de (1) aplicar poda, (2) calibrar o maxdepth ou (3) outra altrnativa? Se a técnica que você sugeriu está em algum vídeo seu, poderia informar? Muito obrigado desde já.
Год назад
@@josedonizeticomitre148 Seria mudar o ponto de corte para definir a classe final. É muito comum usarmos 0,5, mas outro ponto de corte pode ser melhor, principalmente quando nossos dados são desbalanceados e não adotamos nenhuma estratégia prévia. Acredito que tenha sobre isso na aula de Avaliação de modelos.
Suas aulas têm contribuído muito com o aprendizado. Muito obrigado, parabéns pela didática.
Muito obrigada!
Excelente!
☺️☺️☺️
Parabéns pelo Trabalho Professora ... Muito didático e de fácil entendimento.
Muito obrigada! :)
Aula muitooo didática!! Parabéns e muito obrigado por compartilhar o conhecimento
Muito obrigada! ❤️
Curtindo com os pés, pois com as mãos estou aplaudindo! Muito boa a aula, parabéns!
Hahaha! Amei! Muito obrigada! ❤️
Aula super massa professora, obrigado 😉 👍🏽
Muito obrigada! ☺️❤️
Letícia, parabéns pelos vídeos sobre DT. Você tem algum que explica, com a sua didática, como aplicar regra de penalização para erros de predição específicos, como Falsos Positivos? Obrigado.
Oi, José, infelizmente não tenho um assim específico. Mas uma possibilidade é você mexer no seu ponto de corte do modelo final de modo a ter uma alta especificidade. Como a proporção de falsos positivos é complementar à especificidade, quanto maior a especificidade, menor a proporção de falsos positivos que seu modelo fornece.
@ Letícia, "mexer no ponto de corte do modelo final" poderia ser por meio de (1) aplicar poda, (2) calibrar o maxdepth ou (3) outra altrnativa? Se a técnica que você sugeriu está em algum vídeo seu, poderia informar? Muito obrigado desde já.
@@josedonizeticomitre148 Seria mudar o ponto de corte para definir a classe final. É muito comum usarmos 0,5, mas outro ponto de corte pode ser melhor, principalmente quando nossos dados são desbalanceados e não adotamos nenhuma estratégia prévia. Acredito que tenha sobre isso na aula de Avaliação de modelos.