{"id":22563891,"url":"https://github.com/datalopes1/kaggle_mushrooms","last_synced_at":"2025-07-31T04:04:22.332Z","repository":{"id":253463922,"uuid":"843581494","full_name":"datalopes1/kaggle_mushrooms","owner":"datalopes1","description":"Playground Series - Season 4, Episode 8 - Binary Prediction of Poisonous Mushrooms","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2024-08-19T12:11:07.000Z","size":5087,"stargazers_count":1,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-02-02T13:32:31.062Z","etag":null,"topics":[],"latest_commit_sha":null,"homepage":null,"language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/datalopes1.png","metadata":{"files":{"readme":"readme.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2024-08-16T20:49:58.000Z","updated_at":"2024-08-19T12:11:11.000Z","dependencies_parsed_at":"2024-08-19T13:52:21.940Z","dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/datalopes1/kaggle_mushrooms","commit_stats":null,"previous_names":["datalopes1/kaggle_mushrooms"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/datalopes1%2Fkaggle_mushrooms","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/datalopes1%2Fkaggle_mushrooms/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/datalopes1%2Fkaggle_mushrooms/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/datalopes1%2Fkaggle_mushrooms/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/datalopes1","download_url":"https://codeload.github.com/datalopes1/kaggle_mushrooms/tar.gz/refs/heads/main","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":246034307,"owners_count":20712857,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":[],"created_at":"2024-12-07T23:13:26.812Z","updated_at":"2025-03-28T13:14:39.525Z","avatar_url":"https://github.com/datalopes1.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Kaggle Playground Series S04E08\n## Binary Prediction of Poisonous Mushrooms\n![cogus](https://w.wallhaven.cc/full/lm/wallhaven-lmg3rl.png)\n\n### Conteúdo\n- [Introdução](#introdução)\n- [Metas e objetivos](#metas-e-objetivos)\n- [Dados](#dados)\n- [Métodos e modelos](#métodos-e-modelos)\n- [Resultados](#resultados)\n- [Ferramentas utilizadas](#ferramentas-utilizadas)\n\n## Introdução\nO dataset para esta competição (tanto o de treinamento quanto o de teste) foi gerado a partir de um modelo de aprendizado profundo treinado com o conjunto de dados de Cogumelos da UCI. As distribuições das variáveis são próximas, mas não exatamente iguais, às do original. Sinta-se à vontade para usar o conjunto de dados original como parte desta competição, tanto para explorar as diferenças quanto para verificar se a incorporação do original no treinamento melhora o desempenho do modelo.\n\n## Metas e objetivos\nO objetivo deste projeto é (1) encontrar o modelo que se adeque melhor a métrica de avaliação da competição (o Matthews Correlation Coefficient), e (2) após 4 submissões quero ter documentada essa tentativa da minha primeira competição no Kaggle. Meu melhor resultado foi 0.97837. \n\n## Dados\nA descrição completa dos dados pode ser encontrada na [página da competição](https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s4e8/data). \n\n## Métodos e modelos\n####  Pré-processamento e otimizações\n- Scikit-learn, Optuna, Category Encoders, Feature Engine.\n#### Modelos\n- LightGBM.\n#### Métricas de avaliação\n- Matthews correlation coefficient, ROC AUC, F1 Score, Accuracy.\n\n## Resultados\nO modelo final para a submissão teve essas métricas:\n|Métrica|Resultado|\n|---|---|\n|**Accuracy**| 0.9912622776468626|\n|**ROC AUC**| 0.9968762964639637|\n|**F1 Score**| 0.9903703192980782|\n|**MCC**| 0.9823787995025628|\n#### Visualizações\n![](doc/img/plot/plot3.png)\n![](doc/img/plot/plot4.png)\n\n## Ferramentas utilizadas\n![Python](https://img.shields.io/badge/python-3670A0?style=for-the-badge\u0026logo=python\u0026logoColor=ffdd54)![Visual Studio Code](https://img.shields.io/badge/Visual%20Studio%20Code-0078d7.svg?style=for-the-badge\u0026logo=visual-studio-code\u0026logoColor=white)![Jupyter Notebook](https://img.shields.io/badge/jupyter-%23FA0F00.svg?style=for-the-badge\u0026logo=jupyter\u0026logoColor=white)\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fdatalopes1%2Fkaggle_mushrooms","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fdatalopes1%2Fkaggle_mushrooms","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fdatalopes1%2Fkaggle_mushrooms/lists"}