Análise Comparativa de Dados

[fiuzatayna]

Seguindo a rubrica, esses são as áreas e critérios mínimos de sucesso:

• [x] Validação Cruzada: estabelecer método e programar etapa de validação cruzada dos modelos
• [x] Modelos: escolher modelos de tipos diferentes para aplicar
• [x] Métricas: definir duas ou mais métricas de avaliação dos modelos
• [x] Documentação: comentar e organizar código para facilitar a replicabilidade
• [x] Resumo: sumarizar os dados em tabelas e/ou gráficos explicativos e diagramas.

[fiuzatayna]

Ao longo dessa segunda etapa de análise comparativa e de acordo com o que fizemos até ontem, ainda existem os pontos adicionais seguintes:

• [x] Otimização de hiperparâmetros: escolher dos hiperparâmetros para otimização e implementar da busca através de um grid search ou, conforme sugerido, também por um Bayesian Optimization
• [x] Explicação do notebook: adicionar (ou atualizar) comentários do notebook para mais fácil e fluido acompanhamento das atividades ali realizadas
• [x] Execução final: executar do notebook com todos os parâmetros e modelo (por quem tiver maior poder computacional / tempo para deixar o notebook disponível)
• [x] Modelo final: capturar do modelo final em um arquivo pickle para utilização no site