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Discussão do artigo "Avaliação e seleção de variáveis para os modelos de aprendizado da máquina"

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Novo artigo Avaliação e seleção de variáveis para os modelos de aprendizado da máquina foi publicado:

Este artigo foca sobre as especificidades de escolha, o pré-condicionamento e avaliação das variáveis de entrada para uso em modelos de aprendizagem da máquina, vários métodos de normalização e as suas características serão descritas aqui. Também serão revelados momentos importantes do processo que influenciam muito o resultado final dos modelos de treinamento a serem revelados. Olharemos com mais atenção e avaliaremos métodos novos e pouco conhecidos para determinar a informatividade e visualização dos dados de entrada.

Com o pacote "RandomUniformForests" calcularemos e analisaremos a importância do conceito de uma variável em diferentes níveis e em várias combinações, a correspondência dos preditores e um alvo, bem como a interação entre os preditores, e ainda, a seleção de um conjunto ideal de preditores, tendo em conta todos os aspectos de importância.

Com o pacote "RoughSets", olharemos a um mesmo problema de escolher preditores a partir de um ângulo diferente e com base em outro conceito. Mostraremos que não é somente um conjunto de preditores ideal, onde um conjunto de exemplos de treinamentos também serão otimizados.

Todos os cálculos e experiências serão executados na linguagem R, para ser específico - na Revolution R Open 3.2.1 .

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Autor: Vladimir Perervenko

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