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  • #45503
    Heitor Tonet
    Participante

      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?

      #45505
      Denny Ceccon
      Moderador

        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.

        #45510
        Heitor Tonet
        Participante

          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)

          #45511
          Denny Ceccon
          Moderador

            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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