treinando-modelos-ensemble-com-scikit-learn-andressa-sivolella.json

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  "description": "\u00c1rvore de Decis\u00e3o \u00e9 um algoritmo de m\u00e1quina de aprendizado supervisionado. Uma das grandes desvantagens desse algoritmo \u00e9 a depend\u00eancia do conjunto de treino. Qual o problema disso? O que ocorre com classificadores desse tipo \u00e9 o overfitting. Em outras palavras, tais classificadores ficam 'viciados' no conjunto de treino. O que fazer para contornar isso? \u00c9 a\u00ed que surgem os modelos ensemble: tais modelos utilizam como classifica\u00e7\u00e3o o voto majorit\u00e1rio de um conjunto de classificadores ditos fracos. Intuitivamente, seria como se numa confer\u00eancia m\u00e9dica, especialistas em diferentes \u00e1reas quisessem diagnosticar um paciente com diferentes sintomas. O diagn\u00f3stico dado pelo voto majorit\u00e1rio de todos os conferencistas \u00e9 mais forte que o diagn\u00f3stico dado por um \u00fanico m\u00e9dico, certo? Quer saber mais sobre isso? Voc\u00ea pode conferir essa palestra atrav\u00e9s de uma apresenta\u00e7\u00e3o de exemplos cotidianos.",
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