O XGBoost é um dos algoritmos mais utilizados atualmente para resolver problemas de modelagem preditiva, sendo um dos modelos mais vezes campeão de competições do Kaggle.

O objetivo deste workshop é apresentar os principais conceitos por trás desse algoritmo e mostrar como ajustar, tunar e avalir a sua performance. Também vamos discutir sobre o frameworking do Machine Learning e algumas técnicas de interpretabilidade.

Você sairá deste workshop com o XGBoost na sua prateleira de modelos preditivos, pronto para utilizá-lo em suas análises.

📌 O que é e quando utilizar o XGBoost

📌 Tunning do modelo

📌 Overfitting e validação cruzada

📌 Avaliação das métricas de performance

📌 Como fazer tudo isso dentro do R

❗ Interesse em programação, ciência de dados e modelagem preditiva

❗ O conteúdo do nosso R para Ciência de Dados I

❗ Conhecimentos básicos de Estatística: média, mediana, variância, proporção

💻 Um notebook com acesso a internet e permissão para instalar novos programas;

😻 Últimas versões do R e do RStudio instaladas;