Senator Investment Data Science Project

Como Rodar?

Python 3.11 (ou mais recente)

1. Instale pacotes: pip3 install -r requirements.txt
2. Construa seus dados (opcional): python3 -m scripts.mine_data
3. Rode o algoritmo de machine learning: python3 -m scripts.train_model

Minerando dados de ações de senadores, pegando o preço

Demonstra precisão do sklearn de 100% usando validação cruzada

Projeto de Data Science

1. Quem são os senadores que mais acertam investimentos: Tem dois tipos de acerto, verdadeiro positivo (comprou ação e valorizou) e verdadeiro negativo (vendeu a ação e baixou);
2. Normalizar os dados;
3. Separar um conjunto de retenção;
4. Medir entropia e ganho de informação de cada atributo;
5. Definir o nó raiz da árvore que mais vai ter relevância;
6. Criar subgrupos (sim e não);
7. Testar contra conjunto de retenção;
8. Voltar ao passo 4 com subgrupo;
9. Quando bater a condição de parada, plotar o gráfico de sobreajuste;
10. Escolher o melhor número de nós para ávore de decisão;
    • Objetivo: Decidir quais são os atributos mais relevantes para dizer quais investimentos mais prevem o mercado, ou seja, quais investimentos são os melhores que mais refletem na realidade? Crie uma ferramenta que você insira um investimento (do futuro ou conjunto de retenção) e ele mostre qual a probabilidade dele ser um bom investimento baseado nos dados históricos dos atributos da transação