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      "content": "### Visão geral\n\nPara essa competição, nós optamos por utilizar um dataset sobre mortalidade infantil. Nosso objetivo aqui é prever, com base nas características da mãe, da gestação e do recém-nascido, quais são os bebês com maior risco de óbito\n\nOs dados foram divididos em dois grupos:\n- conjunto de treinamento (treino.csv)\n- conjunto de teste (teste.csv)\n\nO conjunto de treinamento deve ser usado para criar seus modelos de Machine Learning. Para o conjunto de treinamento, sabemos se recém-nascido veio a óbito ou não até o primeiro ano de vida pela classe (óbito).\n\nO conjunto de teste será usado para mensurar o desempenho do seu modelo em dados desconhecidos. Para o conjunto de testes, não fornecemos a classe (obito). É seu trabalho prever esses resultados. Para cada recém-nascido no conjunto de testes, use o modelo que você treinou para prever se eles vieram a óbito ou não.\n\nTambém incluímos o arquivo submission.csv, um conjunto de previsões do nosso modelo baseline para exemplificar o arquivo a ser submetido.\n\n>#### Dicionário de dados:\n>**idademae**: Idade da mãe em anos <br>\n**estadocivilmae:** Estado Civil da Mãe <br>\n**catprenatal:** Quantidade de Consultas pré-natal realizadas pela mãe\t <br>\n**qtdsemanas:** Idade gestacional no momento do parto em semanas\t <br>\n**tipoparto**: Tipo do parto\t <br>\n**peso:** Peso do recém-nascido no momento do nascimento em gramas\t <br>\n**malformacao:** Se foi observada alguma mal formação no bebê\t <br> \n**sexo:** Sexo do recém-nascio (f=feminino, m=masculino)\t <br>\n**apgar1:** Apgar no 1º Minuto\t <br>\n**apgar5:** Apgar no 5º Minuto <br>\n**obito:** Indica se o recém-nascido veio a óbito antes de completar 1 ano de vida",
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      "content": "<p>De 07/12 à 11/12, divirta-se com a gente enquanto aprende os conceitos básicos de Data Science e Machine Learning durante a 2ª competição organizada pela comunidade Data Train. Descubra o que os dados podem revelar sobre a mortalidade Infantil.</p>\n\n<h2>Lançamento</h2>\n- https://www.youtube.com/user/IFGGoiania/videos\n\n<h2>Baseline Model</h2>\n- https://github.com/wandersondsm/data-train-competicao-2-secitec\n\n<h2>Saiba mais sobre a SECITEC 2020 do IFG Câmpus Goiânia </h2>\n<p>Veja mais no link <a href=\"https://www.ifg.edu.br/proximos-eventos-campus-goiania/21235-secitec-2020-campus-goiania\" target=\"_blank\">https://www.ifg.edu.br/proximos-eventos-campus-goiania/21235-secitec-2020-campus-goiania</a></p>\n\n<h2>Participe da Comunidade e receba ajuda</h2>\n<p>A Data Train é uma comunidade aberta voltada para a área de dados e inteligência artificial que tem como principal objetivo fomentar e contribuir com a transformação data-driven de pessoas, empresas e sociedade civil através de meetups, eventos, cursos e um bom bate-papo entre profissionais.</p>\n\n<p>Torne-se membro da comunidade através dos seguintes canais:\nParticipe das nossas outras redes:  </p> **https://linktr.ee/datatrain**\n****",
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      "content": "A avaliação das soluções submetidas se dará por meio da métrica **AUC**. Caso você queira saber mais, recomendamos os seguintes links: \n\n- https://medium.com/@eam.avelar/o-que-%C3%A9-auc-e-roc-nos-modelos-de-machine-learning-2e2c4112033d\n- https://medium.com/bio-data-blog/entenda-o-que-%C3%A9-auc-e-roc-nos-modelos-de-machine-learning-8191fb4df772",
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