Apresento aqui um projeto de machine learning aplicado na previsão de preços de carros usados. Por meio de algoritmos como o Decision Tree e o Random Forest, e técnicas como a codificação one-hot, são exploradas as características fundamentais dos veículos, como marca, modelo, quilometragem e ano de fabricação. Por fim, um modelo de regressão com precisão razoável é obtido, e é feita uma investigação de suas previsões, utilizando recursos gráficos e analíticos.
FEATURES
Tratamento de dados
One Hot Encoding
Funções
Modelos de Regressão
Hiperparâmetros
Matplotlib