Projeto10-Diabetes-ML_Classification

Contexto

• Nesse trabalho vou explorar uma base vista em projetos passados, diabetes dataset.
• Nela encontramos informações sobre algumas características de pacientes. Queremos estudar as características das pacientes e encontrar possíveis relações

Objetivo

• Gerar modelos de classificação capazes de classificar pacientes com / sem diabetes da base diabetes dataset

Objetivos Específicos

• Estudar um novo conceito: Confusion Matrix
• Estudar outras métricas para os modelos de classificação (Recall, Precisão, F1score)
• Avaliar um novo modelo de classificação e uma nova métrica: Regressão Logística e Curva ROC
• Avaliar formas de seleção dos parâmetros de diversos modelos (Hyperparameter tuning)

Fonte

• Projeto pessoal com os assuntos abordados no módulo:
  'Supervised Learning with scikit-learn - Fine-tuning your model', da plataforma DataCamp, trilha 'Machine Learning Scientist with Python'