- Descrição: Este projeto é uma aplicação de Machine Learning para prever o preço de uma pizza com base em características como tamanho e ingredientes.
- Contexto: Este projeto faz parte do meu aprendizado em Machine Learning.
- Objetivo: O objetivo é treinar um modelo para prever o preço de uma pizza, usando dados reais e algoritmos de regressão.
- Motivação: O projeto foi desenvolvido para entender melhor os conceitos de aprendizado de máquina e como aplicá-los em um cenário prático.
- 📌 Previsão de Preço de Pizza: O modelo realiza previsões com base nas características da pizza.
- 📌 Visualização de Dados: Gráficos que ajudam a visualizar a relação entre as variáveis e os preços.
- 📌 Treinamento e Avaliação de Modelos: O uso do Scikit-Learn para treinar e avaliar o modelo de regressão.
- Linguagens de Programação:
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Python- Usada para processamento de dados e treinamento do modelo.
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- Bibliotecas & Frameworks:
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Pandas- Responsável pelo processamento e manipulação dos dados. - 📌
NumPy- Utilizada para operações matemáticas. - 📌
Scikit-Learn- Utilizada para criar e avaliar o modelo de Machine Learning. - 📌
Matplotlib/Seaborn- Utilizadas para visualização de dados.
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- 💡 Desafio enfrentado: A principal dificuldade foi ajustar os parâmetros do modelo para melhorar a precisão das previsões. Solucionado por meio de validação cruzada e ajuste fino.
- 💡 Habilidade desenvolvida: A experiência me ajudou a desenvolver uma compreensão mais profunda sobre modelagem preditiva e análise de dados.
- 💡 Trabalho em equipe (se aplicável): Este projeto foi desenvolvido individualmente, mas envolveu bastante aprendizado e prática de técnicas de ML.
Este projeto me permitiu aplicar conceitos de Machine Learning em um problema prático. Aprendi bastante sobre o processo de criação de modelos preditivos e sobre como ajustar um modelo para alcançar melhores resultados.