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Predictions on Brazilian Houses to Rent

Trabalho Prático 2 da disciplina de Ciência de Dados - UFC 2021.1 feito no Google Colab. Colocamos em um repositório para facilitar o acesso e a correção.

Código e Tarefas

Separamos este trabalho em três partes (três Jupyter Notebooks):

• Parte 1. Análise Exploratória & Pré-Processamento dos Dados

  Nesta parte, visualizamos os dados e realizamos o pré-processamento deles de forma que sirvam de entrada para os modelos, seguindo os seguintes passos:

  1. Análise dos atributos.
  2. Busca de relações considerando vários atributos.
  3. Remoção de atributos redundantes.
  4. Conversão de atributos em uma forma adequada para os modelos.

• Parte 2. Tarefas de Regressão e Classificação

  Aqui, criamos/otimizamos diferentes modelos para as tarefas de Regressão e Classificação.

• Parte 3. Avaliação Final das Tarefas de Regressão e Classificação

  Por fim, realizamos uma comparação final das tarefas de Regressão e Classificação. As considerações finais sobre todo o trabalho também estão nesta parte.

Crie seu environment

Use o virtualenv para criar um ambiente Python.

virtualenv venv --python=python3

source venv/bin/activate

Usage

Use o package manager pip para instalar os pacotes necessários através do comando abaixo.

pip install -r requirements.txt

Depois, basta executar:

jupyter notebook

Em seguida, clique nos arquivos:

• 1 - Data Analysis and Data Preprocessing.ipynb para a Parte 1.
• 2 - Predictions for Regression and Classification Tasks.ipynb para a Parte 2.
• 3 - Final Evaluation for Regression and Classification Tasks.ipynb para a Parte 3.

Autores

• Alunos de Pós-Graduação em Ciência da Computação (MDCC/UFC): Bárbara Neves, Lucas Benjamim e Samir Braga; e,
• Aluno de Graduação em Ciência da Computação: Vinicius Bernardo.