#################################################################################################### 01. Carregar os dados: Nesta aula, começamos analisando o conjunto de dados que iremos trabalhar. O conjunto de dados contém informações sobre exames médicos de pacientes, como ID do paciente, gênero, idade, peso, altura e resultado do exame de diabetes. Utilizamos as bibliotecas pandas, matplotlib e Seaborn para carregar e visualizar os dados. Criamos um Jupyter Notebook chamado "modelo-diabetes.ipynb" e importamos as bibliotecas necessárias. Em seguida, carregamos o arquivo de dados em um dataframe e visualizamos sua estrutura usando o método "info()". O dataframe possui 100 entradas e colunas que representam as características dos pacientes e os resultados dos exames. #################################################################################################### 03. Transformacao de features: Nesta aula, discutimos sobre a importância de converter variáveis categóricas em numéricas para utilizá-las em modelos de regressão. Explicamos que a abordagem de substituição direta de valores pode levar a pesos diferentes nas informações e apresentei o conceito de One-Hot Encoding. Mostramos como usar o método `get_dummies` do pandas para realizar essa conversão, criando variáveis binárias que representam as categorias. Também mencionamos a importância de remover colunas irrelevantes, como a coluna de identificação do paciente. No próximo vídeo, continuaremos a trabalhar com as variáveis do dataset. #################################################################################################### 04. Visualizacao de dados: Nesta aula, exploramos a biblioteca Seaborn para visualizar a correlação entre as variáveis de um dataset. Utilizamos o método heatmap para criar um mapa de calor com a matriz de correlação das variáveis. Também aprendemos a adicionar anotações aos valores da matriz para facilitar a visualização das correlações. Além disso, discutimos a importância de definir os limites mínimo e máximo da escala do mapa de calor. Também exploramos o uso do método scatter_matrix do Pandas para criar um gráfico de dispersão com correlação entre as variáveis. Por fim, mencionamos a possibilidade de personalizar a escala de cores dos gráficos. #################################################################################################### 05. Criacao de features: Nesta aula, discutimos a importância da engenharia de features na criação de modelos de machine learning. Exploramos a possibilidade de criar uma nova feature chamada IMC (Índice de Massa Corporal) com base nas variáveis de peso e altura. Analisamos os gráficos de correlação e histograma para verificar se o IMC possui alguma relação com a variável target. Concluímos que, apesar do IMC ter correlações com peso e altura, sua correlação com o resultado é fraca. No entanto, aprendemos a importância da engenharia de features e como criar novas variáveis para melhorar nossos modelos. #################################################################################################### 01. Carregar os dados: Nesta aula, começamos analisando o conjunto de dados que iremos trabalhar. O conjunto de dados contém informações sobre exames médicos de pacientes, como ID do paciente, gênero, idade, peso, altura e resultado do exame de diabetes. Utilizamos as bibliotecas pandas, matplotlib e Seaborn para carregar e visualizar os dados. Criamos um Jupyter Notebook chamado "modelo-diabetes.ipynb" e importamos as bibliotecas necessárias. Em seguida, carregamos o arquivo de dados em um dataframe e visualizamos sua estrutura usando o método "info()". O dataframe possui 100 entradas e colunas que representam as características dos pacientes e os resultados dos exames. #################################################################################################### 03. Transformacao de features: Nesta aula, discutimos sobre a importância de converter variáveis categóricas em numéricas para utilizá-las em modelos de regressão. Explicamos que a abordagem de substituição direta de valores pode levar a pesos diferentes nas informações e apresentei o conceito de One-Hot Encoding. Mostramos como usar o método `get_dummies` do pandas para realizar essa conversão, criando variáveis binárias que representam as categorias. Também mencionamos a importância de remover colunas irrelevantes, como a coluna de identificação do paciente. No próximo vídeo, continuaremos a trabalhar com as variáveis do dataset. #################################################################################################### 04. Visualizacao de dados: Nesta aula, exploramos a biblioteca Seaborn para visualizar a correlação entre as variáveis de um dataset. Utilizamos o método heatmap para criar um mapa de calor com a matriz de correlação das variáveis. Também aprendemos a adicionar anotações aos valores da matriz para facilitar a visualização das correlações. Além disso, discutimos a importância de definir os limites mínimo e máximo da escala do mapa de calor. Também exploramos o uso do método scatter_matrix do Pandas para criar um gráfico de dispersão com correlação entre as variáveis. Por fim, mencionamos a possibilidade de personalizar a escala de cores dos gráficos. #################################################################################################### 05. Criacao de features: Nesta aula, discutimos a importância da engenharia de features na criação de modelos de machine learning. Exploramos a possibilidade de criar uma nova feature chamada IMC (Índice de Massa Corporal) com base nas variáveis de peso e altura. Analisamos os gráficos de correlação e histograma para verificar se o IMC possui alguma relação com a variável target. Concluímos que, apesar do IMC ter correlações com peso e altura, sua correlação com o resultado é fraca. No entanto, aprendemos a importância da engenharia de features e como criar novas variáveis para melhorar nossos modelos. #################################################################################################### 01. Carregar os dados: Nesta aula, começamos analisando o conjunto de dados que iremos trabalhar. O conjunto de dados contém informações sobre exames médicos de pacientes, como ID do paciente, gênero, idade, peso, altura e resultado do exame de diabetes. Utilizamos as bibliotecas pandas, matplotlib e Seaborn para carregar e visualizar os dados. Criamos um Jupyter Notebook chamado "modelo-diabetes.ipynb" e importamos as bibliotecas necessárias. Em seguida, carregamos o arquivo de dados em um dataframe e visualizamos sua estrutura usando o método "info()". O dataframe possui 100 entradas e colunas que representam as características dos pacientes e os resultados dos exames. #################################################################################################### 03. Transformacao de features: Nesta aula, discutimos sobre a importância de converter variáveis categóricas em numéricas para utilizá-las em modelos de regressão. Explicamos que a abordagem de substituição direta de valores pode levar a pesos diferentes nas informações e apresentei o conceito de One-Hot Encoding. Mostramos como usar o método `get_dummies` do pandas para realizar essa conversão, criando variáveis binárias que representam as categorias. Também mencionamos a importância de remover colunas irrelevantes, como a coluna de identificação do paciente. No próximo vídeo, continuaremos a trabalhar com as variáveis do dataset. #################################################################################################### 04. Visualizacao de dados: Nesta aula, exploramos a biblioteca Seaborn para visualizar a correlação entre as variáveis de um dataset. Utilizamos o método heatmap para criar um mapa de calor com a matriz de correlação das variáveis. Também aprendemos a adicionar anotações aos valores da matriz para facilitar a visualização das correlações. Além disso, discutimos a importância de definir os limites mínimo e máximo da escala do mapa de calor. Também exploramos o uso do método scatter_matrix do Pandas para criar um gráfico de dispersão com correlação entre as variáveis. Por fim, mencionamos a possibilidade de personalizar a escala de cores dos gráficos. #################################################################################################### 05. Criacao de features: Nesta aula, discutimos a importância da engenharia de features na criação de modelos de machine learning. Exploramos a possibilidade de criar uma nova feature chamada IMC (Índice de Massa Corporal) com base nas variáveis de peso e altura. Analisamos os gráficos de correlação e histograma para verificar se o IMC possui alguma relação com a variável target. Concluímos que, apesar do IMC ter correlações com peso e altura, sua correlação com o resultado é fraca. No entanto, aprendemos a importância da engenharia de features e como criar novas variáveis para melhorar nossos modelos. #################################################################################################### 01. Carregar os dados: Nesta aula, começamos analisando o conjunto de dados que iremos trabalhar. O conjunto de dados contém informações sobre exames médicos de pacientes, como ID do paciente, gênero, idade, peso, altura e resultado do exame de diabetes. Utilizamos as bibliotecas pandas, matplotlib e Seaborn para carregar e visualizar os dados. Criamos um Jupyter Notebook chamado "modelo-diabetes.ipynb" e importamos as bibliotecas necessárias. Em seguida, carregamos o arquivo de dados em um dataframe e visualizamos sua estrutura usando o método "info()". O dataframe possui 100 entradas e colunas que representam as características dos pacientes e os resultados dos exames. #################################################################################################### 03. Transformacao de features: Nesta aula, discutimos sobre a importância de converter variáveis categóricas em numéricas para utilizá-las em modelos de regressão. Explicamos que a abordagem de substituição direta de valores pode levar a pesos diferentes nas informações e apresentei o conceito de One-Hot Encoding. Mostramos como usar o método `get_dummies` do pandas para realizar essa conversão, criando variáveis binárias que representam as categorias. Também mencionamos a importância de remover colunas irrelevantes, como a coluna de identificação do paciente. No próximo vídeo, continuaremos a trabalhar com as variáveis do dataset. #################################################################################################### 04. Visualizacao de dados: Nesta aula, exploramos a biblioteca Seaborn para visualizar a correlação entre as variáveis de um dataset. Utilizamos o método heatmap para criar um mapa de calor com a matriz de correlação das variáveis. Também aprendemos a adicionar anotações aos valores da matriz para facilitar a visualização das correlações. Além disso, discutimos a importância de definir os limites mínimo e máximo da escala do mapa de calor. Também exploramos o uso do método scatter_matrix do Pandas para criar um gráfico de dispersão com correlação entre as variáveis. Por fim, mencionamos a possibilidade de personalizar a escala de cores dos gráficos. #################################################################################################### 05. Criacao de features: Nesta aula, discutimos a importância da engenharia de features na criação de modelos de machine learning. Exploramos a possibilidade de criar uma nova feature chamada IMC (Índice de Massa Corporal) com base nas variáveis de peso e altura. Analisamos os gráficos de correlação e histograma para verificar se o IMC possui alguma relação com a variável target. Concluímos que, apesar do IMC ter correlações com peso e altura, sua correlação com o resultado é fraca. No entanto, aprendemos a importância da engenharia de features e como criar novas variáveis para melhorar nossos modelos.