validação cruzada

Validação Cruzada em Modelos Preditivos: técnicas para dados ordenados e não ordenados

Como saber se o desempenho de um modelo preditivo se generaliza para dados desconhecidos? Dividir a tabela de dados em duas amostras, treinar o modelo e calcular o erro é um processo comum e bastante simples, mas pouco informativo. As técnicas de validação cruzada podem ajudar neste aspecto e neste artigo mostramos como funcionam e como implementar usando linguagem de programação.

Reamostragem em modelos preditivos: separação treino e teste

Nesse artigo abordamos técnicas de reamostragem de dados, conhecidas como separação treino/validação/teste, úteis para avaliar a acurácia de modelos preditivos. Mostramos exemplos e aplicações das técnicas, destacando o contexto e os desafios que podem emergir, usando problemas de regressão e de classificação com dados temporais e de corte transversal. Códigos dos exemplos são expostos nas linguagens de programação R e Python.

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