Catboost

Solução Final - ML Olympiad [1º lugar]

Solução vencedora (1º lugar) da ML Olympiad do Kaggle: estratégia analítica completa com CatBoost e R para classificação em dados de saúde pública.

Fellipe Gomes

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Resultado do 1º lugar na ML Olympiad do Kaggle com modelo de classificação CatBoost <p>O <a href="https://www.meetup.com/TensorFlowSP/events/284607061/">TFUG - TensorFlow Users Group de São Paulo</a> lançou uma nova <a href="https://www.kaggle.com/competitions/ml-olympiad-ensure-healthy-lives">competição no Kaggle</a> onde o objetivo era desenvolver modelos para previsão de diagnóstico de síndromes respiratórias, que é um tema relacionado com um dos 17 tópicos de Desenvolvimento Sustentável das Nações Unidas - <em>Boa saúde e bem-estar</em>.</p>

Solução Final - ML Olympiad [2º lugar]

Solução que alcançou o 2º lugar na ML Olympiad do Kaggle: análise exploratória em R, feature engineering e modelagem com CatBoost para prever qualidade educacional.

Fellipe Gomes

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Resultado do 2º lugar na ML Olympiad do Kaggle com pipeline de CatBoost <p>No final de Janeiro desde ano (2022) o <a href="https://www.meetup.com/TensorFlowSP/events/284607061/">TFUG - TensorFlow Users Group de São Paulo</a> lançou uma competição no Kaggle para prever as notas do enem que tem relação com um dos 17 tópicos de Desenvolvimento Sustentável das Nações Unidas - <em>Educação de Qualidade</em>.</p>

Solução Final - Porto Seguro Data Challenge [3º lugar]

Confira a estratégia aplicada para a competição de machine learning do Porto Seguro hospedada no Kaggle

Fellipe Gomes

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Resultado final do Porto Seguro Data Challenge no Kaggle com 3º lugar e análise SHAP <p>Em Agosto e 2021 a Porto Seguro lançou um desafio no Kaggle que consistia em estimar a propensão de aquisição de novos produtos. Tratava-se de um problema de classificação e foi bem desafiador principalmente por 2 motivos:</p>
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