Um colo sem preocupações
Uma noite sem problemas
Debaixo dos lençõis
Com minha única deusa.
Disso é que tenho saudades!
Do chocolate em cima da mesa
Com um cartão bem escrito
Cheio de declarações de amor...
Do teu corpo
Doce, macio e complacente
Cheio de vida e desejo
Que pertencia aos meus pobres dedos.
Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais
e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!
Em previsão, há uma infinidade de modelos que podem ser usados. O processo de escolha do(s) modelo(s) deve ser empírico-científico, usando métodos que visem avaliar a generalização dos algoritmos para dados novos. Neste artigo, mostramos como implementar a metodologia de validação cruzada com algoritmos de machine learning no Python, exemplificando para a previsão do IPCA.
Em oposição à crença popular, grande parte dos modelos de machine learning não produzem previsões magicamente. É papel do cientista de dados executar uma boa engenharia de variáveis para não cair no clássico problema de “garbage in, garbage out” (GIGO) em aprendizado de máquina. Neste sentido, aprender a fazer uma boa seleção de variáveis é fundamental e neste artigo exploramos algumas possibilidades práticas usando o Python.
A Análise Macro apresenta os resultados do IPCA-15 de Novembro de 2024, com gráficos elaborados em Python para coleta, tratamento e visualização de dados. Todo o conteúdo, disponível exclusivamente no Clube AM, foi desenvolvido com base nos métodos ensinados nos cursos da Análise Macro, permitindo aos assinantes acesso aos códigos e replicação das análises.
comercial@analisemacro.com.br – Rua Visconde de Pirajá, 414, Sala 718
Ipanema, Rio de Janeiro – RJ – CEP: 22410-002
Criação Kamus – Hospedagem HostWP
como podemos ajudar?
Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp
Boletim AM
Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.
