tidymodels

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.