Neste repositório está o trabalho final da disciplina de "Programando IA com Python", realizado no MBA da Inteligencia Artificial na FIAP.
Utilizamos o Jupyter Notebook para realizarmos nossas analises.
A analise consiste com base em dataset com informações de carros, onde a predição deve ser o preço final do carro baseado em caracteristicas especificas de cada modelo.
Utilizamos Pandas para tratamento de dados e comparamos 3 tipos de modelo de regressão, que são:
- Regressão Linear;
- Árvore de Decisão;
- Regressão Ridge;
Durante a analise verificamos quais as váriaveis mais explicam o preço final e consideramos a utilização, ou não, das informações categóricas, além de utilizar GridSearch identificar o melhor conjunto de parametros de acordo com nosso dataset.
Consideramos maximizar R2 Score no GRID, já que estamos usando modelos de regressões.
Os autores do trabalho são:
- Ariel Miranda;
- Duan Nunes Alves da Silva;
- Jenifer Caroline;
- Juliana Fatima.