Trabalhando com Bases de Dados (Datasets) Desbalanceadas em Projetos de Ciência de Dados

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Fala Impressionadores! Na aula de hoje eu quero te dar algumas dicas de como trabalhar com datasets desbalanceados em Ciência de Dados.
A ideia é que você saiba o que fazer quando tiver datasets desbalanceados, ou seja, quando tem 90% da sua base de dados com um valor e 10% com outro por exemplo.
A ideia é deixar sua base na proporção 50/50 para que fique mais fácil tratar esses dados e que você consiga fazer isso de forma eficiente.
Nessa aula vou te mostrar o UnderSampling (RandomUnderSampler), o OverSampling (RandomOverSampler), algoritmo de clusterização e KNN.
Para isso vamos utilizar a biblioteca Imbalanced-learn que é muito utilizada nesses casos de bases de dados desbalanceadas!
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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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Conteúdo da Aula
00:00 Introdução
01:21 Importação da base de dados
01:57 Visualização da base de dados
02:08 Contando a quantidade de valores
02:44 Visualizando os dados graficamente
03:21 Como resolver o problema de datasets desbalanceados?
05:51 Instalando a biblioteca imbalanced-learn
06:39 Undersampling (RandomUnderSampler)
07:42 Separando x e y
08:06 Definindo o RandomUnderSampler
09:05 Definindo a nova amostra
09:21 Contando os valores
09:33 Visualizando graficamente
15:35 ClusterCentroids (Algoritmo de Clusterização)
14:35 Oversampling (RandomOverSampler)
18:38 KNN
21:12 Conclusão
#cienciadedados #hashtagprogramacao

[@HashtagProgramacao]

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[@Anonymox_]

Se ao menos a molecada da minha idade se interessasse por esse algoritmo, esse vídeo teria mais views. *Rapaziada desejo a vcs mt sucesso, tô colando nos seus tutorial e introdução em python, tá sendo bomba!*

[@yuribgp]

Hoje trabalho com SQL Server - Azure Data Factory e Power BI ...

[@VamosCoringar]

Vc conseguiu emprego pelo LinkedIn? Como vc conseguiu?

[@blinquedu2]

o seu cabelo esta azul e isso msm? ou eu estou maluco?