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Criando o requirements.txt de forma automática

Uma boa prática em todo projeto é criar o arquivo “requirements.txt”. Nele consta todas as dependências que o projeto possui juntamente com suas versões. A biblioteca pipreqs tem a capacidade de criar automaticamente este arquivo de forma fácil: Instalação: [crayon-61aec3dac2604557089219/] Em seguida basta informar o path do seu projeto: [crayon-61aec3dac261b452642718/]

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MAD vs RMSE vs MAE vs MSLE vs R²: When to use which?

Well actually these can give you different insights into your models errors. If yy is your target, pp your prediction and e=p−ye=p−y the errors: Mean Error: ME=mean(e)ME=mean(e) In (-∞,∞), the closer to 0 the better. Measures additive bias in the error. Unbiased estimates should have the same mean as your target thus ME should be close to …

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Pandas profiling

conda install -c conda-forge pandas-profiling conda install matplotlib=2 !jupyter nbextension enable –py widgetsnbextension   from pandas_profiling import ProfileReportprofile = ProfileReport(dataframe)# profileprofile.to_file(‘data – profiling.html’)

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Instalando cx_Oracle no Python com Ubuntu

wget https://download.oracle.com/otn_software/linux/instantclient/19600/instantclient-basic-linux.x64-19.6.0.0.0dbru.zip sudo apt install unzip unzip instantclient-basic-linux.x64-19.6.0.0.0dbru.zip sudo apt-get install libaio1 libaio-dev conda install cx_Oracle export LD_LIBRARY_PATH=/home/ubuntu/instantclient_19_6:$LD_LIBRARY_PATH  

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Linear regression

Linear regression é um método estatístico para encontrar relacionamentos entre variáveis. Neste exemplo usaremos alguns conceitos básicos, como feature selection utilizando correlação, colinearidade e variação para prever o valor de uma casa. Utilizaremos também o conceito de ordinary least squares estimation (OLS). Porém ele é executado de forma automática quando …

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Pandas get_dummies x Sklearn DictVectorizer

Em machine learning, uma das partes mais importantes é a feature engineering. Este post tratará da conversão de categorias com classes string para numérico (colunas texto para números inteiros), já que os algoritmos de ML trabalham com números. Para cada classe da feature (ou a cada categoria de uma coluna), …

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Normalizando dados com sklearn

Quando trabalhamos com algoritmos de machine learning, existe sempre a recomendação de que todos os dados a serem trabalhados sejam numéricos. Porém no mundo real isto raramente acontece, pois nossos dados muitas vezes possuem categorias descritivas (string).  Neste exemplo vemos que o atributo neighborhood é um texto, logo precisamos converte-lo …

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Usando Anaconda com Github

Abra o Anaconda Navigator e vá até a sessão Environments. Em seguida crie um virtual environment. Acesse http://www.github.com e faça seu cadastro. Após logar-se, clique no botão verde para criar um novo repositório De o nome que preferir e clique em create repository Voltando ao Anaconda Navigator, vamos iniciar o …

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