Treinamento do Modelo

O treinamento do modelo é o processo em que o algoritmo de Machine Learning aprende padrões e relações a partir dos dados de treino. Nessa etapa, os parâmetros internos do modelo são ajustados para minimizar erros e maximizar o desempenho em relação ao objetivo definido (classificação, regressão ou agrupamento).

Principais pontos do treinamento: - Escolha do algoritmo mais adequado ao problema - Definição de hiperparâmetros (ex: número de vizinhos no KNN, número de clusters no K-Means) - Execução do processo de ajuste dos parâmetros com os dados de treino - Monitoramento do desempenho durante o treinamento

O sucesso do treinamento depende da qualidade dos dados, da escolha correta do modelo e dos ajustes realizados. Após o treinamento, o modelo está pronto para ser avaliado e utilizado em novos dados.

Treinamento do Modelo:

• Árvore de Decisão

• KNN

• K-means