<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Optuna on Fellipe Gomes</title><link>https://gomesfellipe.github.io/tags/optuna/</link><description>Recent content in Optuna on Fellipe Gomes</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>pt-BR</language><copyright>© 2026 Fellipe Gomes</copyright><lastBuildDate>Mon, 01 Nov 2021 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://gomesfellipe.github.io/tags/optuna/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Solução Final - Porto Seguro Data Challenge [3º lugar]</title><link>https://gomesfellipe.github.io/post/2021-11-01-solucao-final-porto-seguro-data-challenge/</link><pubDate>Mon, 01 Nov 2021 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://gomesfellipe.github.io/post/2021-11-01-solucao-final-porto-seguro-data-challenge/</guid><description>&lt;div id="TOC"&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;a href="#introdu%C3%A7%C3%A3o" id="toc-introdução"&gt;Introdução&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;a href="#defini%C3%A7%C3%A3o-do-problema-de-neg%C3%B3cio" id="toc-definição-do-problema-de-negócio"&gt;Definição do problema de negócio&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;a href="#an%C3%A1lise-explorat%C3%B3ria-em-r" id="toc-análise-exploratória-em-r"&gt;Análise Exploratória (em R)&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;a href="#machine-learning-em-python" id="toc-machine-learning-em-python"&gt;Machine Learning (em Python)&lt;/a&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;a href="#importar-depend%C3%AAncias" id="toc-importar-dependências"&gt;Importar dependências&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;a href="#stage-0-feature-extraction-com-knn" id="toc-stage-0-feature-extraction-com-knn"&gt;Stage 0: Feature Extraction com KNN&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;a href="#stage-1-tuning-xgboost-com-optuna" id="toc-stage-1-tuning-xgboost-com-optuna"&gt;Stage 1: Tuning XGBoost com Optuna&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;a href="#stage-2-calcular-out-of-fold-shap-values" id="toc-stage-2-calcular-out-of-fold-shap-values"&gt;Stage 2: Calcular Out-Of-Fold SHAP values&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;a href="#stage-3-modelo-final-com-autogluon" id="toc-stage-3-modelo-final-com-autogluon"&gt;Stage 3: Modelo Final com AutoGluon&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;a href="#conclus%C3%A3o" id="toc-conclusão"&gt;Conclusão&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;a href="#refer%C3%AAncias" id="toc-referências"&gt;Referências&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;/div&gt;

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&lt;hr /&gt;
&lt;div id="introdução" class="section level2"&gt;
&lt;h1&gt;Introdução&lt;/h1&gt;
&lt;div class="row"&gt;
&lt;div class="column8"&gt;
&lt;p&gt;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:&lt;/p&gt;</description><media:content xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" url="https://gomesfellipe.github.io/post/2021-11-01-solucao-final-porto-seguro-data-challenge/feature.png"/></item></channel></rss>