datamining's People
datamining's Issues
Implementar os algoritmos de classificação
Usar o sklearn (LogisticRegression, DecisionTree).
Podemos até usar mais alguns para efeito de comparação construindo um pipeline para isso.
Converter a hora em novas features
-periodo do dia
-etc...
Criar uma função para avaliação dos modelos
Acurácia, matriz de confusão, f1....roc...
Análise exploratória dos dados
Analisar os dados. Horários e dias mais comuns de consulta, distribuição dos dados, etc.
Realizar um novo pré-processamento nos bairros
Criação de três novos conjuntos de dados:
1 - dummy dos bairros
2 - dummy dos bairros + zonas administrativas (pode ser numerica ou dummy)
3 - zonas administrativas (pode ser numerica ou dummy)
Obs.: pode-se converter features categoricas para numericas usando dicionario por exemplo.
Integrar com base de Censo com informações dos bairros
Buscar base com informações dos bairros em relação a população, pobreza, entre outras características, e combinar com dataset de no-show.
Converter a data em novas features
-semana do ano
-dia da semana
-etc...
Separar idades por grupos (5 anos)
Dividir os dados pré-processados nos conjuntos de treinamento e teste
Separar o conjunto de dados em treinamento e teste.
teste = última semana.
treinamento = todo o resto.
Após a separação dos dois novos conjuntos, deixar a parte a feature data (não exluir, pq essa informação é importante para apoio a decisão do lado do cliente).
Tentar setorizar os bairros por zonas
-verificar a possibilidade de setorizar os bairros, ver se existe alguma separação por zona da cidade
-verificar se são bairros do estado do ES.
Análise Descritiva dos Dados
-p-value
-histogramas
-correlação de variaveis
Reverter grão para consulta
Distancia de dias entre a marcação e a consulta
Extrair o features_importance dos modelos criados
Utilizar a função da lib e gerar o gráfico.
Verificar se existe missing data
Previsão do tempo para o dia da consulta
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