Esse post é uma análise em conjunto dos seguintes colaboradores:
Paulo C. Marques F. Hedibert F. Lopes (site) Tiago Mendonça dos Santos ( tiagoms1@insper.edu.br) Nesse post apresentamos um classificador baseado nos dados que o Hospital Israelita Albert Einstein publicou no Kaggle. Após uma longa análise exploratória, chegamos a um conjuto de dados com apenas 6 preditoras (faça o download dos dados clicando aqui). A partir dessa seleção, utilizamos os modelos de Floresta Aleatória com o pacote ranger e boosting com o pacote xgboost.
Um etapa fundamental no processo de avaliação do desempenho de modelos preditivos se dá a partir de métodos de reamostragem, separação dos dados em conjunto de treinamento/teste ou treinamento/teste/validação. Com base nesses métodos, tomamos a decisão de escolha ou rejeição dos modelos em avaliação. Muitas vezes esses processos passam batidos, porque já são internalizados nas bibliotecas ( ver introdução sobre tidymodels) e não se faz uma reflexão do que está acontecendo nessa etapa.
Introdução ao tidymodels Escrevi esse post como parte de um processo para entender as possibilidades de modelagem com a abordagem utilizada no tidymodels. As principais referências para esse post são dadas pelo vídeo da Julia Silge e uma apresentação do Max Kuhn.
Vamos comparar os desempenhos preditivos dos modelos KNN e regressão logística utilizando os dados Wine Quality Data Set. Esses dados apresentam diversas medidas obtidas para os vinhos além de escores de qualidade.
Uma excelente referência para o assunto tratado aqui é o livro Geocomputation with R.
Utilizaremos arquivos vetorizados para trabalhar com mapas. Um arquivo vetorizado pode ser definido de acordo com geometrias que indicam como o mapa é formado. As geometrias utilizadas podem ser dadas pelas seguintes categorias:
POINT: um único ponto, LINESTRING: uma sequência de pontos conectados por uma linha reta e POLYGON: um polígono fechado (pode conter buracos internamente) Cada geometria pode ser composta por uma série de elementos pertencentes a uma mesma geometria.