A regressão multi-output é uma tarefa de machine learning onde precisamos prever múltiplos valores para cada amostra de entrada. Imagine que você é um analista financeiro em uma empresa de investimentos. Seu trabalho é prever o desempenho futuro de várias ações para orientar decisões de investimento. Para cada ação, você quer prever vários alvos, como o retorno esperado, a volatilidade (risco) e a correlação com outras ações ou índices de mercado....
Você está tendo dificuldades para fazer seus modelos de regressão performarem bem? Talvez você tenha tentado vários algoritmos, ajustado seus parâmetros e até coletado mais dados, mas as previsões do seu modelo ainda estão imprecisas. Neste tutorial, vou apresentar a você o XGBoost, um poderoso algoritmo de machine learning que, além de vencer competições no Kaggle, é muito utilizado em produção por empresas como Uber, Airbnb e Netflix. Vou guiá-lo passo a passo sobre como usar o XGBoost para tarefas de regressão em Python....
Durante o processo de criação de um modelo de machine learning nós precisamos medir a qualidade dele de acordo com o objetivo da tarefa. Existem funções matemáticas que nos ajudam a avaliar a capacidade de erro e acerto dos nossos modelos, e agora você conhecerá algumas das mais utilizadas. Neste artigo, usarei a palavra métrica para me referir a essas funções. Tão importante quanto saber escolher um bom modelo, é saber escolher a métrica correta para decidir qual é o melhor entre eles....