Aprendizagem Supervisionada (Supervised Learning)

Definição Básica

Técnica onde o modelo aprende a partir de dados de entrada e suas saídas correspondentes (ou rótulos) para prever novos dados.

Definição Detalhada

Na aprendizagem supervisionada, o modelo é treinado com um conjunto de dados rotulados, ou seja, o modelo recebe dados de entrada junto com as respostas esperadas (rótulos). Ele ajusta seu funcionamento com base nessas respostas, ajustando seus parâmetros para minimizar o erro. É amplamente utilizado em classificação e regressão.

Exemplos Práticos

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Criando o modelo

model = RandomForestClassifier()

# Treinando o modelo com dados rotulados

model.fit(X_train, y_train)

Aprendizagem Supervisionada (Supervised Learning)

Imagens Ilustrativas

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Definição Detalhada

Exemplos Práticos