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Primeiro, parabéns pelo curso! Já tinha pesquisado sobre o Naive Bayes em outros sites (youtube, etc…) e nenhum (pelo menos os que vi) são tão didáticos quanto os vídeos aqui disponibilizados.
Minha dúvida é quanto o atributo renda: Nos vídeos, a renda é classificada por classes (como exemplo, <15.000, >15000, etc). Numa situação real, que tenhamos uma base de dados de, por exemplo, clientes de uma financeira, que todos têm renda diferentes entre si (mesmo que alguns centavos). É necessário reduzir a quantidade de classes desse atributo ou o Naive Bayes trabalha diretamente com o atributo dessa forma (inúmeros valores diferentes de renda)?
Considerando base de dados com classes desbalanceadas (nesse exemplo, muito mais classe medo do que alegria), temos que efetuar algum balanceamento prévio ou o Naive Bayes é um algoritmo para isso?
Outra dúvida: Como o Naive Bayes trabalha com probabilidade, é necessário fazer um LabelEncoder para os atributos (como num vídeo demonstrado na IA Expert)? Assim, pensando em probabilidade, não poderia trabalhar sem usar o LabelEncoder para cada atributo nominal, ou seja, trabalhar com o atributo “bruto” mesmo?
