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Curso

Extreme Gradient Boosting com XGBoost

IntermediárioNível de habilidade

Atualizado 03/2026

Aprenda os fundamentos do gradient boosting e crie modelos de ML de ponta com XGBoost para classificação e regressão.

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PythonMachine Learning

4 h

16 vídeos

49 Exercícios

3,750 XP

60,730

Declaração de realização

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Descrição do curso

Você já conhece o básico de aprendizagem supervisionada e quer usar modelos de ponta em conjuntos de dados do mundo real? O gradient boosting é atualmente uma das técnicas mais populares para modelagem eficiente de conjuntos de dados tabulares de todos os tamanhos. O XGBoost é uma implementação muito rápida e escalável de gradient boosting, com modelos que usam XGBoost vencendo regularmente competições online de ciência de dados e sendo aplicados em escala em diferentes setores. Neste curso, você vai aprender a usar essa poderosa biblioteca junto com pandas e scikit-learn para construir e ajustar modelos de aprendizagem supervisionada. Você trabalhará com conjuntos de dados reais para resolver problemas de classificação e regressão.

Pré-requisitos

Supervised Learning with scikit-learn

1

Classificação com XGBoost

Este capítulo apresenta a ideia fundamental por trás do XGBoost — os learners incrementais (boosted learners). Depois de entender como o XGBoost funciona, você vai aplicá-lo para resolver um problema comum de classificação encontrado na indústria: prever se um cliente deixará de ser cliente em algum momento no futuro.

Bem-vindo ao curso!

Qual desses é um problema de classificação?

Qual destas é um problema de classificação binária?

Apresentando o XGBoost

XGBoost: Ajuste/Predição

O que é uma árvore de decisão?

Árvores de decisão

O que é Boosting?

Medindo a acurácia

Medindo a AUC

Quando devo usar XGBoost?

Usando XGBoost

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2

Regressão com XGBoost

Após uma breve revisão de regressão supervisionada, você aplicará o XGBoost à tarefa de regressão de prever preços de casas em Ames, Iowa. Você vai aprender sobre os dois tipos de learners base que o XGBoost pode usar como weak learners e rever como avaliar a qualidade dos seus modelos de regressão.

Revisão de regressão

Qual destes é um problema de regressão?

Funções objetivo (de perda) e base learners

Árvores de decisão como base learners

Aprendizes básicos lineares

Avaliando a qualidade do modelo

Regularização e base learners no XGBoost

Usando regularização no XGBoost

Visualizando árvores individuais do XGBoost

Visualizando importâncias de variáveis: quais recursos são mais importantes no meu conjunto de dados

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3

Aprimorando seu modelo XGBoost

Este capítulo vai mostrar como tornar seus modelos XGBoost o mais performáticos possível. Você aprenderá sobre a variedade de parâmetros que podem ser ajustados para alterar o comportamento do XGBoost e como afiná-los de forma eficiente para turbinar o desempenho dos seus modelos.

Por que ajustar o seu modelo?

Quando ajustar seu modelo é uma má ideia?

Ajustando o número de rounds de boosting

Seleção automática de boosting rounds usando early_stopping

Visão geral dos hiperparâmetros do XGBoost

Ajustando eta

Ajustando max_depth

Ajustando colsample_bytree

Revisão de grid search e random search

Busca em grade com XGBoost

Busca aleatória com XGBoost

Limites da busca em grade e da busca aleatória

Quando você deve usar grid search e random search?

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4

Usando XGBoost em pipelines

Leve suas habilidades com XGBoost para o próximo nível incorporando seus modelos em dois pipelines de Machine Learning de ponta a ponta. Você aprenderá a ajustar com eficiência os hiperparâmetros mais importantes do XGBoost dentro de um pipeline e terá uma introdução a algumas técnicas de pré-processamento mais avançadas.

Revisão de pipelines com sklearn

Análise exploratória de dados

Codificando colunas categóricas I: LabelEncoder

Codificação de colunas categóricas II: OneHotEncoder

Codificando colunas categóricas III: DictVectorizer

Pré-processamento dentro de um pipeline

Incorporando o XGBoost em pipelines

Validação cruzada do seu modelo XGBoost

Estudo de caso sobre doença renal I: Imputação categórica

Estudo de caso de doença renal II: Feature Union

Estudo de caso sobre doença renal III: Pipeline completo

Ajustando hiperparâmetros do XGBoost

Juntando tudo

Considerações finais

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Extreme Gradient Boosting com XGBoost

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