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Este repositório foi criado como parte do projeto da disciplina de Aprendizado de Máquina, com o propósito de realizar uma análise comparativa das métricas de avaliação entre diversos modelos de aprendizagem. Nosso foco de estudo se concentra no utilitário conjunto de dados Stellar Classification Dataset - SDSS17, que contém informações espectrais

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FrBreno/Stellar_Classification

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Stellar Classification

 

Via Láctea acima do Observatório La Palma

Crédito da imagem e direitos autorais: Marcin Rosadziński
Veja também em nasa.gov

 

Colaboradores

Objetivo do trabalho

O objetivo deste trabalho é comparar os resultados das métricas de avaliação de diferentes modelos de aprendizagem, utilizando técnicas para o tratamento de dados e a melhoria no processo de treinamento.

Descrição do problema

Na astronomia, o esquema de classificação de galáxias, quasares e estrelas é um dos mais fundamentais. O dataset Stellar Classification Dataset - SDSS17 contém dados espectrais de diferentes corpos estelares visando classificar estrelas, galáxias e quasares com base nessas características.

Conjunto de Dados

Esse dataset consiste em 100.000 observações (linhas) do espaço feitas pelo SDSS (Sloan Digital Sky Survey), onde cada observação é descrita por 17 colunas (colunas) de recursos e 1 coluna (label) de classe que a identifica as observações como uma estrela, galáxia ou quasar.

É importante observar que o nosso problema envolve aprendizado supervisionado, mais especificamente, um problema de classificação. Com isso, o resultado que buscamos alcançar é a classificação em uma das três categorias (estrela, galáxia ou quasar) com base nos dados analisados.

About

Este repositório foi criado como parte do projeto da disciplina de Aprendizado de Máquina, com o propósito de realizar uma análise comparativa das métricas de avaliação entre diversos modelos de aprendizagem. Nosso foco de estudo se concentra no utilitário conjunto de dados Stellar Classification Dataset - SDSS17, que contém informações espectrais

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