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TPs e Projeto de Aprendizado de Máquina 2023/1

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Instruções

Para rodar os trabalhos, primeiro instale o gerenciador de dependências:

pip install poetry

Em seguida, instale as dependências:

poetry install

Ative o ambiente virtual com:

poetry shell

Projeto

Vídeo: https://youtu.be/aSjzR3vxKYA

Uma vez que o ambiente virtual está ativo, inicie um interpretador:

cd proj
python

No interpretador, importe o arquivo do algoritmo:

import src.X

Em que X é um dos algoritmos: adaboost, random_forest ou xgboost. Certifique-se que os dados lhe foram fornecidos e estão na pasta data.

Os arquivos util.py e preprocessing.py contém funções auxiliares. O arquivo playground.py é usado apenas para exploração.

Para gerar alguns gráficos, pode ser necessário instalar no seu sistema o pacote graphviz.

TPs

Para executar os TPs, execute os programas como módulos em Python:

python -m tpX.src

Substitua X pelo número do TP em questão.

Atenção: o backend do matplotlib foi configurado para rodar apenas com Linux.

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TPs e Projeto de Aprendizado de Máquina 2023/1

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