Como Criar um Algoritmo de Classificação no Python

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Fala Impressionadores! Hoje eu vou te mostrar como criar algoritmo de classificação no Python.

Vamos dar continuidade ao vídeo dos primeiros passos em ciência de dados em Python para que você entenda como funcionam todas as etapas de um projeto.

Esse é um projeto onde você pode baixar bases de dados gratuitas do sklearn (dataset íris). Aqui vamos fazer um projeto de ciência de dados (projeto de data Science) para classificação de flores.

Então a ideia é tendo 3 fotos de flores e a base de dados vamos ter que classificar com 90% de precisão qual é o tipo da flor indicada.

Cada passo do nosso projeto é muito importante, então sugiro que assista atentamente a aula para saber o que faremos em cada etapa e como ela vai influenciar no seu projeto!

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Hashtag Programação

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Redes Sociais

Aqui nos vídeos do canal da Hashtag Programação ensinamos diversas dicas de Python para que você consiga se desenvolver nessa linguagem de programação!

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#python #hashtagprogramacao

[HashtagProgramacao]

Fala galera!
Gostou do vídeo? Deixa a sua curtida e se inscreve no canal!

[arthurferreira]

PArabéns pelo Video !! Estou fazendo uma pós em ciencia de dados e estava com bastante dificuldade de entender esse conceito.. Porém depois desse video conseguir ter uma visão mais claro do conteúdo ! Muito obrigado pela aula e pela ótima didática !

[josewanderley]

o mais didático que já assiti até agora....sem mimimi, vendas, ofertas e blábláblá. Parabéns.

[geanclm]

Prezado,
parabéns pelo vídeo objetivo
e com abordagens importantes de ciência de dados!
Conseguiu passar por vários conceitos cruciais e com um ótimo exemplo real.

Sugiro ao canal em cada semana,
ter um Dataset diferente onde pode ser explicado outros conteúdos inerentes a ciência de dados.
Uma dica ainda é criar uma sequência de vídeos onde no vídeo anterior é proposto um desafio e no próximo vídeo com novo conteúdo o desafio é explicado brevemente.
A didática fica melhor quando é focada em cases reais e já consolidados e o vídeo foi preciso com a escolha do conteúdo.

Sugiro ainda:
1 - colocar o link de referência de cada Dataset utilizado no trabalho;
2 - acrescentar link GitHub para alinhar com a prática de compartilhar conteúdo,
pois já motiva para a criação de repositório e projetos;
3 - deixar brevemente explicado como o modelo final pode ser utilizado na realidade de uma empresa;
4 – analisar mais gráficos da situação proposta e a importância de cada tipo e a forma correta.

São críticas construtivas para ajudar, porque o propósito do canal é inspirador!

Obrigado por compartilhar conhecimento, conteúdo, tempo, e material.

Saúde, segurança e sucesso!

Muita prosperidade ao canal!

:-)

[falf]

Perfeita a combinação da introdução anterior com a contextualização do problema. Parabéns!👋

[Marcelo.Magalhaes]

Adorei!
Obrigado pelo conteúdo.
Muito didático!
O diferencial foi chamar a atenção para o desenvolvimento crítico e reflexivo que um cientista de dados precisa ter.
Deu vontade de assistir os próximos vídeos e o anterior.

[emanuelesantos]

Assunto muito relevante. Bem bacana! Valeu...Bora para mais :)

[higorsantoss]

Boa, no aguardo dos próximos. Boa didática tb

[evandroluis]

estou muito animado... vai ser um curso completo de analise de dados e datascience?

[Gian_CRF_]

Gostei bastante! Tenho uma dúvida, uma vez separando em "train_test" diversas vezes percebi que após utilizar uma ferramenta de treino o meu "r2_score" mudava de valor, ora muito baixo, ora muito alto. Fiquei na dúvida se deveria priorizar os valores de r2_score altos

[izadoraestevesrabello]

Olá, me tire uma dúvida por gentileza, qual algoritmo de classificação você está fazendo?

[justlove]

Boa noite, estou precisando de uma ajuda num trabalho. Aguardo seu retorno, obrigado pelaatenção!