- Introdução
- Metodologia
- Descrição dos procedimentos *Aplicação
- Análise Descritiva e Limpeza
- Treinamento dos modelos
- glmnet
- Random Forest
- Random Forest com Oversampling
- Resultados e conclusões
- Estratégia de monitoramento e deploy
Nesse notebook ajustaremos dois modelos preditivos de classificação binária.
Começamereos com uma elastic net e em seguida um Random Forest. Por fim, treinaremos uma Random Forest com sobreamostragem e verificaremos o impacto na performance dos modelos.
O modelo preditivo escolhido deverá ser capaz de classificar a cada dia a probabilidade de que a ação da empresa AMZN negociada na Nasdaq alcance nos próximos 10 dias uma valorização de no mínimo 4% e que não desvalorize mais que 2,5%.
Como o objetivo do modelo é alcançar uma boa capacidade preditiva para os critérios acima, não focaremos tanto nos preditores lineares e suas propriedades estatísticas e nem em interpretabilidade. Portanto, tomaremos uma abordagem focada em Machine Learning.
ou acesse https://colab.research.google.com/github/Jailsonrs/Classificacao-Binaria-AMNZN/blob/main/Analise_amnzn.ipynb
