Modelo Random Forest
Uma revenda de carros quer prever a qualidade do carro a partir de dados de carros anteriores. Os dados está compilado em um arquivo car.data que pode ser acessado aqui. Esses dados possui 1728 instâncias e 7 atribultos. Portanto, a empresa pode precificar de forma mais adequada o serviço de assistência 24hs. A empresa possui um base de dados de veículos adquiridos anteriormente, com caracteristicas como exigência de manutenção, portas, tamanho do porta malas, segurança etc.
A teoria utilizada neste projeto faz uso de machine learning para realizar a tarefa de classificação. O algorimo utilizado é um Random Forest que é uma técnica capaz de executar tarefas de regressão e classificação com o uso de várias árvores de decisão. Neste modelo utilzou-se o GridSearchCV para encontrar os melhores parâmetros.
