ArthurCisotto/Projeto1_MachineLearning_23.2

Projeto 1 da Eletiva de Machine Learning do Insper - Regressão do dataset "Ames": Desenvolvemos um modelo para prever o logaritmo (base 10) dos preços de imóveis. Inclui análise exploratória, engenharia de atributos, avaliação de múltiplos modelos, e destaca a importância das features.

Projeto de Regressão: Predição de Preços de Imóveis com o Conjunto de Dados "Ames"

🏠 Objetivo: Desenvolver um modelo de regressão para prever o logaritmo da base 10 dos preços de imóveis utilizando o conjunto de dados "Ames".

📊 Conteúdo:

• Análise Exploratória: Investigação detalhada dos dados para identificar padrões, tendências e relações.
• Feature Engineering: Aprimoramento e otimização dos atributos para maximizar o desempenho do modelo.
• Modelagem: Seleção, treinamento e avaliação de diversos algoritmos de regressão.
• Desempenho: Comparação de métricas de avaliação entre diferentes modelos.
• Importância de Features: Análise das features mais significativas que influenciam nas predições.
• Deploy (Extra): Implementação do modelo treinado em uma API para realizações de previsões em tempo real.

🔗 Link para o conjunto de dados: Ames Dataset

🤝 Colaboradores:

• Arthur Cisotto
• Marlon Pereira