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F4_​Titanic_​v5

F4 - Ficha Prática 4 (IA Aplicada à Indústria, MEGI, IPCA)

F4 - Ficha Prática 4 (IA Aplicada à Indústria, MEGI, IPCA)
Workflow de referência dos Exercícios 1 a 5 (Titanic).

Ex. 1 — Ler os dados
Ex. 2 — Explorar os dados: faltas, atípicos, taxas por grupo, tabelas cruzadas, correlação e modelo de referência
Ex. 3 — Primeiro modelo: partição estratificada (semente 42); exatidão no treino vs no teste
Ex. 4 (a)-(e) — Workflow do colega, tal como estava: 100 % por fuga de informação (One to Many sobre Survived)
Ex. 4 (f) — Versão correta: imputar no treino e aplicar no teste; One to Many só em Sex e Embarked
Ex. 5 — Validação cruzada (10 partições), métricas, curva ROC e limiar de decisão
ROC Curve
Rule Engine
(b)
GroupBy
(d) Sex
GroupBy
Scorer
Column Filter
(e) Pivot Embarked x Pclass
Pivot
(c)
Row Filter
(c)
Rule Engine
(c)
GroupBy
(d) Embarked
GroupBy
(d) Pivot Sex x Pclass
Pivot
(c)
Box Plot
Number to String
Rule Engine
(c)
GroupBy
Linear Correlation
(e) % por Sex e Embarked
Crosstab
(c)
Rule Engine
Pivot Sex x Embarked
Pivot
Column Filter
Number to String
Linear Correlation
Scorer
Decision Tree Learner
Decision Tree Predictor
Domain Calculator
Table Partitioner
Scorer
Scorer
Decision Tree Predictor
CSV Reader
Table Partitioner
Decision Tree Learner
Decision Tree Predictor
Scorer
Missing Value (Apply)
One to Many
Missing Value
Decision Tree Predictor
Scorer
One to Many
Decision Tree Learner
X-Partitioner
One to Many
Normalizer
One to Many
Missing Value
Missing Value (Apply)
Missing Value
Number to String
X-Aggregator
Domain Calculator
Statistics
One to Many
Decision Tree Learner
Column Filter
Decision Tree Predictor
(a)
Statistics
Scorer

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