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Credit Score - Módulo 2: Boosting em python
Rating: 4.6 out of 5(18 ratings)
108 students

Credit Score - Módulo 2: Boosting em python

Aumente o seu poder preditivo com este algoritmo
Last updated 5/2021
Portuguese

What you'll learn

  • boosting
  • python
  • machine learning
  • credit score

Course content

1 section15 lectures2h 9m total length
  • Motivação5:05

    Exposição inicial do propósito do curso!

  • Parte 1 - Adaboosting15:27

    Explicação do funcionamento do Adaboosting

  • Parte 1 - Adaboosting - Prática10:34

    Aplicação do adaboost com python!

  • Parte 1 - Gradient Boosting12:10

    Teoria sobre Gradient Boosting

  • Parte 1 - Gradient Boosting - Prática4:30

    Aplicação do Gradient Boosting

  • Parte 1 - XG Boosting8:20

    O famoso XG BOOSTING

  • Parte 2 - XG Boosting - Prática 14:58

    Interpretabilidade do XGBoost - plot_tree

  • Parte 2 - XG Boosting - Prática 25:55

    Importância das variáveis

  • Parte 2 - XG Boosting - Prática 35:23

    Feature Selection

  • Parte 2 - XG Boosting - Prática 49:06

    Early Stopping

  • Parte 2 - XG Boosting - Prática 55:37

    Primeiras discussões sobre hiperparâmetros

  • Parte 2 - XG Boosting - Prática 67:11

    Mais alguns hiperparâmetros

  • Parte 3 - Desafio - Revisão da amostragem5:18

    Cross Validation

  • Parte 3 - Desafio - Amostragem da Logística11:22

    Revisão da amostragem realizada no treinamento de regressão logística

  • Parte 3 - Desafio Final18:51

    Construção do modelo XG BOOSTING para desafiar a performance do modelo de regressão logística.

Requirements

  • Python básico

Description

Neste curso é apresentado a técnica de boosting.

São exploradas diferentes tipos de implementações como Adaboosting, Gradiente Boosting e XGBoosting.

É realizada a construção de um credit score e a comparação da performance com o modelo de regressão logística.

O conteúdo é pensado para ser construído de forma incremental em que o aluno é convidado a pensar sobre os fundamentos dos algoritmos e depois é apresentado para a prática.

A prática é realizada em python, com o uso do Google Colab. Você não precisará instalar nada!


In machine learning, boosting is an ensemble meta-algorithm for primarily reducing bias, and also variance in supervised learning, and a family of machine learning algorithms that convert weak learners to strong ones. Boosting is based on the question posed by Kearns and Valiant (1988, 1989): "Can a set of weak learners create a single strong learner?" A weak learner is defined to be a classifier that is only slightly correlated with the true classification (it can label examples better than random guessing). In contrast, a strong learner is a classifier that is arbitrarily well-correlated with the true classification.

Robert Schapire's affirmative answer in a 1990 paper to the question of Kearns and Valiant has had significant ramifications in machine learning and statistics, most notably leading to the development of boosting.

When first introduced, the hypothesis boosting problem simply referred to the process of turning a weak learner into a strong learner. "Informally, [the hypothesis boosting] problem asks whether an efficient learning algorithm […] that outputs a hypothesis whose performance is only slightly better than random guessing [i.e. a weak learner] implies the existence of an efficient algorithm that outputs a hypothesis of arbitrary accuracy [i.e. a strong learner]." Algorithms that achieve hypothesis boosting quickly became simply known as "boosting". Freund and Schapire's arcing (Adapt[at]ive Resampling and Combining), as a general technique, is more or less synonymous with boosting.

Who this course is for:

  • Quem quer ganhar muito dinheiro se tornando cientistas de dados em instituições financeiras (bancos e outros)