imbalanced

Otimizando pipelines que envolvem dados desbalanceados

Utilizaremos o framework tidymodels para machine learning em R com o auxílio do pacote workflowsets para otimizar pipelines de dados desbalanceados

Fellipe Gomes

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A tarefa de classificação com dados desbalanceados é muito comum na vida real podendo variar desde um leve viés até um enorme desequilíbrio na distribuição da classe de interesse. Problemas mais comuns envolvem:

Prevendo a qualidade do sono utilizando Machine Learning

Utilizaremos dados reais coletados pelo celular para gerar previsões a partir de uma pequena base de dados com target desbalanceada

Fellipe Gomes

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Sim, exatamente! Neste post analisaremos dados de um tracking que venho fazendo desde 2017 com informações relacionadas à um sono de qualidade.