Econometria e Machine Learning

Classificando economias com o algoritmo k-vizinhos mais próximos (k-NN)

Me mostre seus amigos e te direi quem és? Nesse artigo apresentamos a intuição e o funcionamento do algoritmo k-vizinhos próximos (k-NN) para problemas de classificação. Damos um exemplo com dados de classificação de economias em avançadas, emergentes ou baixa renda e usamos as linguagens R e Python.

Combatendo Golpes com o classificador Naive Bayes

Neste artigo apresentamos o modelo Naive Bayes para problemas de classificação binária. Mostramos a intuição do modelo e sua formulação matemática, além de pontuar as principais aplicações e casos de uso. Ao final, demonstramos um exemplo aplicado à classificação de spam em comentários do YouTube, usando as linguagens de programação R e Python.

Classificação Econômica com Regressão Logística

Nesse artigo apresentamos o modelo de regressão logística, para resolver problemas de classificação binária. Mostramos a intuição do modelo e sua formulação matemática, além de pontuar as principais aplicações e casos de uso. Ao final, demonstramos um exemplo aplicado à classificação econômica para agrupamento em categorias de países com dados reais, usando as linguagens de programação R e Python.

Previsão de demanda com o Prophet

Nesse artigo apresentamos o modelo Prophet, através da decomposição das equações e parâmetros, e mostramos um exemplo aplicado com dados para previsão de demanda usando as linguagens de programação R e Python.

Métodos de Reamostragem

Métodos de reamostragem são ferramentas indispensáveis na estatística moderna. Eles envolvem, basicamente, extrair de forma repetida amostras de um conjunto de treino de modo a reestimar o modelo de interesse em cada uma das amostras, obtendo assim informação adicional sobre o modelo ajustado. Vamos conhecer dois métodos úteis aplicáveis a dados de séries temporais de forma a auxiliar previsões: cross-validation e bootstrap.