Projeto

[Heitor Tonet]

Boa tarde professor!

Fiz um projeto de ML do kaggle da Scania sobre falha na pressão de ar.

Testei uma rede neural e não funcionou, com 20 épocas não teve melhorias e parou. Depois testei o Random Forest, só que os resultados foram tão bons que acho que fiz algo errado, posso enviar o notebook para o senhor dar uma olhada?

[Denny Ceccon]

Olá Heitor,

Desculpa, mas pela quantidade de alunos que atendemos, não temos como oferecer suporte para implementações pessoais, focamos apenas nos códigos apresentados em aula.

Uma sugestão: coloque seu código em uma LLM, como o ChatGPT ou o Gemini, e peça para eles te orientarem. Eu uso bastante no dia-a-dia, e geralmente as LLMs ajudam bastante.

[Heitor Tonet]

Certo, então pode me ajudar com a função baixo, ela é para detectar e remover os outliers, mas e se eu quiser substituir os outliers pela media ou mediana, como ficaria a função?

# Função para remover os outliers
def remover_outlier(in_data,in_col):

first_quantile = in_data[in_col].quantile(0.25)
third_quantile = in_data[in_col].quantile(0.75)
iqr = third_quantile – first_quantile
upper_limit = third_quantile + 1.5 * iqr
lower_limit = first_quantile – 1.5 * iqr
in_data.loc[(in_data[in_col]>upper_limit), in_col] = upper_limit
in_data.loc[(in_data[in_col]<lower_limit), in_col] = lower_limit
return in_data

for i in variaveis_numericas:
scania = remover_outlier(scania, i)

[Denny Ceccon]

Heitor, de novo eu sugiro tentar usar as LLMs, elas têm sido muito úteis para esse tipo de dúvida, eu coloquei sua pergunta no Gemini e ele respondeu assim: https://g.co/gemini/share/5a84b419b9da

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