modelos preditivos

As diferentes formas de avaliar o erro de um modelo de previsão

Existem tantas siglas para métricas de desempenho de modelos preditivos que é fácil se perder na sopa de letrinhas. Neste artigo, fornecemos uma visão geral das principais métricas para avaliar e comparar modelos de regressão e classificação, usando exemplos com dados em Python.

Deploy de modelos com Python + Shinylive + GitHub gastando ZERO reais

Colocar modelos em produção pode ser um grande desafio. Lidar com custos monetários, infraestrutura operacional e complexidades de códigos e ferramentas pode acabar matando potenciais projetos. Uma solução que elimina todos estes obstáculos é a recém lançada Shinylive. Neste artigo mostramos um exemplo com um modelo de previsão para o preço do petróleo Brent.

Modelo de previsão para grupos do IPCA

Neste artigo investigamos se a previsão desagregada da inflação é capaz de gerar previsões mais acuradas do que a previsão agregada. Utilizamos o Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) como medida de interesse, aplicando um modelo simples e um modelo de passeio aleatório para comparação. Todo o processo pode ser feito de maneira automatizada utilizando a linguagem de programação R.

Interpretação de resultados e tomada de decisão em modelos preditivos

Em ciência de dados, a interpretação de resultados é fundamental para alcançar os objetivos da modelagem preditiva. Mas como analisar os modelos? Olhar as métricas de erros é suficiente? O melhor modelo é o que tem a maior acurácia? É necessário escolher um modelo? Neste artigo discutimos sobre estas e outras considerações no processo de tomada de decisão de modelos preditivos.