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O objetivo desse projeto e utilizar a grande variedade de indicadores do agronegocio coletados do renomado site do Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (CEPEA) para o treino e contrucao de modelos matematicos regressores preditivos utilizando a linguegem Python e suas diversas bibliotecas de Machine Learning.

Primary LanguagePython

Machine Learning - CEPEA Cultures Regressor

Python (Pandas/XGBoost/Requests/BS4)

 O objetivo desse projeto e utilizar a grande variedade de indicadores do agronegocio coletados do renomado site do Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (CEPEA) para o treino e contrucao de modelos matematicos regressores preditivos utilizando a linguegem Python e suas diversas bibliotecas de Machine Learning.

Avaliação dos modelos

Instruções

 Todas as culturas compativeis com o projeto estao listados no arquivo cultures.json.

  1. Configure seu ambiente, no caso, utilizei o Python 3.11.4;

  2. Certifique-se que instalou todas as dependências listadas no requirements.txt;

  3. Execute o arquivo main.py --culture { culture_alias } --id { culture_id }
    (Obtenha o culture_alias e culture_id no arquivo cultures.json);

  4. Após o treino e armazenamento do modelo treinado, basta utilizar a função model_prediction sempre que desejar realizar novas predições;

  5. Voce pode configurar a quantidade de dias que serao utilizados no treinamento e na predicao modificando a variavel time_steps e tambem o numero de iteracoes do modelo matematico atraves da variavel n_estimators;

  6. ENJOY!!



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