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Como avaliar modelos de dados

Como avaliar modelos de dados

1 hora 7 créditos

GSP204

Laboratórios autoguiados do Google Cloud

Visão geral

Neste laboratório, você aprenderá o processo de particionamento para dividir um conjunto de dados em duas partes: um conjunto de treinamento para desenvolver um modelo e um conjunto de teste para avaliar a acurácia do modelo. Depois você avaliará modelos preditivos de maneira independente e reproduzível. Então, você recriará o modelo desenvolvido em um laboratório anterior desta Quest usando o conjunto de dados de treinamento e o avaliará com base no conjunto de dados de teste. Os dados estão armazenados no Google BigQuery, e a análise será realizada usando o Jupyterlab.

O conjunto de dados usado inclui informações sobre voos nacionais nos Estados Unidos, extraídas do site da Secretaria de Estatísticas de Transporte dos EUA (US Bureau of Transport Statistics). Com esse conjunto de dados, é possível demonstrar diversos conceitos e técnicas de ciência de dados. Ele também será usado em todos os laboratórios da Quest Data Science on the Google Cloud Platform.

O Google BigQuery é um serviço RESTful na Web de análise interativa de conjuntos de dados de grande porte que funciona junto com o Google Storage.

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