Aprenda a aplicar Random Forest e Kernel Ridge Regression analisando o desempenho real de um jogador da NBA. Neste projeto guiado, você irá projetar features, ajustar hiperparâmetros do modelo e analisar a importância das features para entender o que realmente impulsiona o desempenho de um jogador em quadra. Você utilizará pandas para manipulação de dados, scikit-learn para treinamento e avaliação de modelos, e matplotlib para visualização. Ao final, você será capaz de construir, configurar e interpretar com confiança modelos de regressão padrão da indústria para uma ampla gama de casos de uso analíticos.
Plataforma: Cognitive Class
Nível: beginner
Duração: 1h
Curso gratuito