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Curso

Métodos de Ensemble em Python

AvançadoNível de habilidade

Atualizado 10/2025

Aprenda a criar modelos avançados de aprendizado de máquina em Python com técnicas como bagging, boosting e stacking.

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PythonMachine Learning

4 h

15 vídeos

52 Exercícios

4,050 XP

12,861

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Descrição do curso

Dê continuidade à sua jornada em machine learning mergulhando no incrível mundo dos métodos de ensemble! Essa é uma classe empolgante de técnicas de machine learning que combinam vários algoritmos individuais para melhorar o desempenho e resolver problemas complexos em escala, em diferentes setores. Técnicas de ensemble também costumam vencer competições online de machine learning! Neste curso, você vai aprender tudo sobre essas técnicas avançadas de ensemble, como bagging, boosting e stacking. Você vai aplicá-las a conjuntos de dados do mundo real usando bibliotecas de ponta de machine learning em Python, como scikit-learn, XGBoost, CatBoost e mlxtend.

Pré-requisitos

Linear Classifiers in Python Machine Learning with Tree-Based Models in Python

1

Combinando vários modelos

Você tem dificuldade para definir qual dos modelos que construiu é o melhor para o seu problema? Em vez disso, pare com isso e use todos eles! Neste capítulo, você vai aprender a combinar vários modelos em um só usando "Voting" e "Averaging". Você vai usá-los para prever as avaliações de apps na Google Play Store, se um Pokémon é lendário ou não, e quais personagens vão morrer em Game of Thrones!

Introdução aos métodos de ensemble

Explorando dados de apps do Google

Prevendo a avaliação de um app

Escolhendo o melhor modelo

Montando seu primeiro ensemble

Avaliando seu ensemble

Jornada a Westeros

Prevendo mortes em GoT

Votação soft vs. hard

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2

Bagging

Bagging é o método de ensemble por trás de algoritmos poderosos de machine learning, como random forests. Neste capítulo, você vai aprender a teoria por trás dessa técnica e construir seus próprios modelos de bagging usando o scikit-learn.

A força dos modelos “fracos”

Árvores de decisão restritas e irrestritas

Árvore de decisão "fraca"

Agregação por bootstrap

Treinando com bootstrapping

Uma primeira tentativa com bagging

BaggingClassifier: por dentro do funcionamento

Bagging: o jeito scikit-learn

Verificando o out-of-bag score

Parâmetros do bagging: dicas e truques

Explorando os dados UCI SECOM

Um modelo de bagging mais complexo

Ajustando hiperparâmetros do bagging

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3

Boosting

Boosting é uma classe de algoritmos de ensemble learning que inclui modelos premiados, como o AdaBoost. Neste capítulo, você vai aprender sobre esse modelo premiado e usá-lo para prever a receita de filmes vencedores de prêmios! Você também vai aprender sobre algoritmos de gradient boosting como CatBoost e XGBoost.

A eficácia do aprendizado gradual

Apresentando o banco de dados de filmes

Explorando os recursos dos filmes

Prevendo a receita de filmes

Boosting para receita prevista

Boosting adaptativo: modelo premiado

Seu primeiro modelo AdaBoost

Regressão AdaBoost baseada em árvores

Tirando o máximo do AdaBoost

Gradient boosting

Revisitando as avaliações de apps do Google

Análise de sentimento com GBM

Variações de gradient boosting

Previsão de receita de filmes com CatBoost

Confronto de boosting: Light vs Extreme

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4

Stacking

Prepare-se para ver como tudo se empilha! Neste capítulo final, você vai aprender sobre o método de ensemble stacking. Você vai ver como implementá-lo usando o scikit-learn e também a biblioteca mlxtend! Você vai aplicar stacking para prever a comestibilidade de cogumelos da América do Norte e revisitar as avaliações de apps do Google com essa abordagem mais avançada.

A intuição por trás de stacking

Explorando o conjunto de dados de cogumelos

Prevendo a comestibilidade de cogumelos

K-nearest neighbors para cogumelos

Construa seu primeiro ensemble empilhado

Aplicando stacking para prever avaliações de apps

Construindo o classificador de stacking

Previsões empilhadas para as avaliações de apps

Vamos usar o mlxtend!

Uma primeira tentativa com mlxtend

De volta à regressão com stacking

Cogumelos: uma questão de vida ou morte

Fazendo o ensemble de tudo

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Métodos de Ensemble em Python

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