Introdução à Análise Preditiva em Python

Neste capítulo, você vai entender por que a seleção de variáveis é crucial para construir um modelo útil. Você também vai aprender a implementar a seleção de variáveis stepwise forward para regressão logística e como decidir o número de variáveis a incluir no seu modelo final.

Agora que você sabe como construir um bom modelo, é importante convencer as partes interessadas a usá-lo criando gráficos adequados. Você vai aprender a construir e interpretar a curva de ganhos cumulativos e o gráfico de lift.

No contexto de negócios, muitas vezes é importante explicar a intuição por trás do modelo que você construiu. De fato, se o modelo e suas variáveis não fizerem sentido, ele pode não ser usado. Neste capítulo, você vai aprender a explicar a relação entre as variáveis do modelo e o alvo por meio de gráficos de insight de preditores.