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Técnica de validação cruzada estratificada e seleção de hiperparâmetros com Randon Search

🔨 Objetivo do desafio:

Aplicação nos modelos SVM e Randon Forest, técnica de validação de dados para a diminuição de viés (abordagem simples cross validation stratified) e aplicação de Random Search para uma melhor sintonia dos hiperparâmetros dos modelos, utilizando como métrica o F-score.

Sobre a base:

Conjunto de dados de pacientes hepáticos indianos Este conjunto de dados contém 416 registros de pacientes hepáticos e 167 registros de pacientes não hepáticos. O conjunto de dados foi coletado no nordeste de Andhra Pradesh, Índia. O rótulo da classe divide os pacientes em 2 grupos (doente hepático ou não). Este conjunto de dados contém 441 registros de pacientes do sexo masculino e 142 registros de pacientes do sexo feminino.

Informações dos atributos

  • V1. Idade do paciente. Qualquer paciente cuja idade ultrapasse 89 anos é listado como tendo idade "90".
  • V2. Sexo do paciente
  • V2. Sexo do paciente
  • V3. Bilirrubina Total
  • V4. Bilirrubina Direta
  • V5. Alkphos Fosfatase Alcalina
  • V6. Sgpt Alanina Aminotransferase
  • V7. Sgot Aspartato Aminotransferase
  • V8. Proteínas Totais
  • V9. Albumina
  • V10. Relação A/G Albumina e Relação Globulina

Fonte: https://www.openml.org/search?type=data&sort=runs&id=1480&status=active

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Técnica de validação cruzada estratificada e seleção de hiperparâmetros com Randon Search.

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