Scikit-Learn Aula 3: Feature Engineering e Seleção - Menos é Mais! 🔧📉

Описание: 🎯 Aprenda a criar novas features e selecionar as mais importantes para turbinar seus modelos! Nesta Aula 3 do curso Dominando Machine Learning com Scikit-Learn, aprenderá técnicas avançadas de feature engineering e seleção de atributos, essenciais para extrair o máximo de performance dos seus algoritmos.

🔧 O que você vai aprender:
✅ Feature Engineering com PolynomialFeatures:
Como modelar relações não-lineares com polinômios
Diferença entre regressão linear simples e polinomial
Visualização do ajuste de curva vs reta

✅ Seleção de Features (menos é mais):
SelectKBest – seleção estatística rápida (ANOVA)
RFE (Recursive Feature Elimination) – seleção iterativa baseada em modelo

✅ Transformações não-lineares:
PowerTransformer (Yeo-Johnson) para lidar com distribuições assimétricas
Visualização do antes/depois da transformação

📊 Cenários práticos da aula:
Regressão polinomial em dados não-lineares
Dataset sintético com 20 features, mas apenas 3 relevantes
Distribuição log-normal transformada em Gaussiana

👨‍💻 Para quem é esta aula?
Quem quer ir além do básico e melhorar a qualidade dos dados
Cientistas de dados que lidam com datasets de alta dimensionalidade
Estudantes que desejam entender seleção de features na prática

📁 Recursos desta aula:
🔗 Código-fonte completo: https://github.com/GTL98/canal_mundo_...
🎞️ Playlist do Curso de Scikit-Learn:    • Dominando Machine Learning com Scikit-Learn  
🔗 Minhas redes: https://allmylinks.com/mundopython98
🔗 Pós graduação da Yto Nihon: https://www.grupoytonihon.com.br/pos/

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💬 Comente: Qual técnica de seleção de features você mais gostou?

#MachineLearning #ScikitLearn #FeatureEngineering #DataScience #Python

👉 Desafio: Teste PolynomialFeatures com diferentes graus e observe o overfitting!

Transforme features comuns em poderosos preditores e construa modelos mais inteligentes! 🚀

Capítulos
00:00 Introdução
00:56 Feature engineering: o poder dos polinômios
10:01 Feature selection: menos é mais
13:32 Pós-graduação Yto Nihon
15:15 SelectKBest (método de filtro)
19:58 RFE - Recursive Feature Elimination (método wrapper)
24:53 Transformações não-lineares (feature scaling avançado)
29:24 Considerações finais
31:25 Recomendações