Decisão Árvores, Florestas Aleatórias, AdaBoost & XGBoost no R Studio

Você quer ser um especialista em usar árvores de decisão de regressão e classificação para resolver problemas de negócios? Este curso aborda o básico de R e RStudio e os datasets inconstruídos de R, incluindo todos os passos que você deve tomar ao utilizar as árvores de decisão do RStudio ’ para solução de problemas de negócio. As árvores de decisão são predominantes entre os cientistas de dados que busquem uma ferramenta de apoio que lhes proporciona a capacidade de tomar decisões de negócios sustentáveis. Apesar de uma árvore de decisão simples ter algumas desvantagens de precisão, a boa notícia é que variantes e técnicas avançadas podem ajudar a aumentar sua precisão, a qual você vai aprender neste curso. Você aprenderá os métodos avançados adequados para cenários em que o objetivo é atingir a máxima precisão em detrimento da interpretabilidade do modelo. Ao aprender a utilizar uma árvore de decisão, você será capaz de segmentar populações e regiões e identificar as diferentes variáveis do preditor.

Você será introduzido nas diferentes formas de incolocar dados em R e o parâmetro usado para criar uma quantidade específica de baldes em um histograma. Em seguida, você descobrirá que o aprendizado de máquina refere-se à programação de um computador para maximizar ou minimizar critérios de desempenho com base em dados passados. A máquina usa esses dados passados para melhorar sua eficácia na execução de uma tarefa. Várias organizações usam essas informações para formular estratégias de negócios e tomar decisões de negócios eficazes usando modelos preditivos e prescritivos. Você entenderá que assumimos a forma funcional da relação entre o preditor e a variável prevista na abordagem paramétrica do aprendizado de máquina. Em contraste, no processo não paramétrico, não assumimos nenhuma forma funcional da relação entre o preditor e a variável prevista. O curso discutirá as etapas na construção da formulação do modelo de aprendizado de máquina.

Em seguida, você aprenderá como utilizar uma árvore de regressão para variáveis de destino quantitativa contínua e uma árvore de classificação para variáveis de destino categóricas discretas. Os três métodos avançados de previsão que possibilita a análise de um grupo baseado em árvores (bagging, floresta aleatória e impulsionamento) também serão discutidos. O critério mais importante a considerar ao criar um modelo é ter um conhecimento empresarial sólido sobre o problema que você está tentando resolver. Você então entenderá que o tempo gasto na preparação de seus dados irá impactar o desempenho do modelo. A compreensão dos fatores que influenciam as variáveis de interesse lhe dará uma base sólida em seus esforços para criar modelos eficazes. Por fim, você estudará a imputação de valor ausente em R, análise univariada e EDD, criação de variáveis dummy e a matriz de correlação. Este curso será de interesse de analistas de negócios, executivos ou estudantes interessados em aprender sobre árvores de decisão. Por que esperar? Inicie este curso hoje e torne-se um especialista em solução de problemas.