Os modelos de aprendizado de máquina estão se tornando cada vez mais populares em vários setores, da saúde ao financeiro. No entanto, construir um modelo de aprendizado de máquina é apenas uma parte do trabalho.
Depois de construir um modelo, é necessário avaliar seu desempenho para garantir que seja preciso, confiável e eficaz. Neste artigo, discutiremos os diferentes métodos de avaliação de modelos de aprendizado de máquina e vou fornecer um guia abrangente para ajudá-lo a escolher o melhor método de avaliação para seu caso de uso específico.
Porque é importante avaliar o modelo?
Em primeiro lugar, a avaliação permite verificar se o modelo é capaz de fornecer previsões precisas e confiáveis. Ao medir métricas como acurácia, precisão e recall, é possível determinar o quão bem o modelo está performando e se ele é capaz de generalizar para novos dados.
Além disso, a avaliação do modelo também ajuda a detectar problemas de overfitting e underfitting.
O overfitting ocorre quando o modelo se ajusta muito bem aos dados de treinamento, mas falha em generalizar para novos dados, resultando em baixo desempenho. O underfitting, por outro lado, ocorre quando o modelo é muito simples e não consegue capturar os padrões relevantes nos dados.
Ao avaliar o desempenho do modelo em um conjunto de dados de validação ou teste, é possível identificar esses problemas e tomar medidas corretivas, como ajustar a complexidade do modelo ou coletar mais dados de treinamento.
Em resumo, a avaliação do desempenho de um modelo de machine learning antes de colocá-lo em produção é fundamental, além dos pontos mencionados, também é necessário lidar com viés e otimizar a eficácia do modelo.
Métodos para avaliar os modelos
Existem vários métodos para avaliar modelos de aprendizado de máquina. A escolha do método depende principalmente do problema, mas também do tipo de dados e da aplicação pretendida do modelo. Alguns dos métodos mais comuns:
1. Divisão de treinamento e teste
O método de divisão de treinamento/teste consiste em dividir o conjunto de dados em duas partes: um conjunto de treinamento e um conjunto de teste. O conjunto de treinamento é usado para treinar o modelo, enquanto o conjunto de teste é usado para avaliar seu desempenho.
Prós:
Simples e fácil de implementar
Útil para comparar diferentes modelos
Contras:
Os resultados podem variar dependendo da divisão aleatória
Pode não ser adequado para pequenos conjuntos de dados
2. Validação cruzada
A validação cruzada é um método de avaliação de modelos de aprendizado de máquina que envolve a divisão do conjunto de dados em vários subconjuntos ou dobras. O modelo é treinado em um subconjunto dos dados e testado no subconjunto restante.
Esse processo é repetido várias vezes, com cada subconjunto servindo como conjunto de teste pelo menos uma vez. Os resultados são então calculados para obter a métrica de desempenho final.
Prós:
Mais confiável do que a divisão de treinamento/teste
Útil para pequenos conjuntos de dados
Contras:
Maior custo computacional
Pode não ser adequado para grandes conjuntos de dados
3. Validação cruzada de saída única
A validação cruzada leave-one-out é um caso especial de validação cruzada em que o número de dobras é igual ao número de pontos de dados no conjunto de dados. Nesse método, o modelo é treinado em todos os pontos de dados, exceto um, que é usado para teste.
Esse processo é repetido para cada ponto de dados no conjunto de dados e a média dos resultados é calculada.
Prós:
Fornece a estimativa mais precisa de desempenho
Útil para pequenos conjuntos de dados
Contras:
Extremamente caro computacionalmente
Pode não ser adequado para grandes conjuntos de dados
4. Amostragem Estratificada
A amostragem estratificada é um método de amostragem de dados que garante que cada classe ou grupo no conjunto de dados seja representado na mesma proporção nos conjuntos de treinamento e teste.
Esse método é comumente usado quando o conjunto de dados está desequilibrado, o que significa que uma classe ou grupo está super-representado.
Prós:
Garante que cada classe ou grupo seja representado nos conjuntos de treinamento e teste
Útil para conjuntos de dados desbalanceados
Contras:
Pode não ser adequado para grandes conjuntos de dados
Não aplicável para dados balanceados
Além dos métodos, é importante levar em conta os problemas do negócio e os custos para colocar em produção os modelos. Também é preciso levar em consideração a explicabilidade do modelo escolhido.
Métricas para avaliar resposta binárias
Ao avaliar modelos de machine learning em problemas de classificação, algumas das principais métricas de avaliação incluem:
Acurácia: É a proporção de previsões corretas em relação ao total de previsões. É uma métrica geralmente utilizada quando as classes do conjunto de dados estão balanceadas.
Precisão: Mede a proporção de verdadeiros positivos em relação ao total de previsões positivas. É útil quando o foco está em minimizar os falsos positivos.
Recall: Também conhecida como sensibilidade ou taxa de verdadeiros positivos, mede a proporção de verdadeiros positivos em relação ao total de instâncias verdadeiramente positivas. É útil quando o objetivo é minimizar os falsos negativos.
F1 Score: É a média harmônica entre a precisão e a revogação. É uma métrica equilibrada que considera tanto os falsos positivos quanto os falsos negativos.
Matriz de Confusão: É uma tabela que mostra a contagem de instâncias classificadas corretamente e incorretamente para cada classe do problema.
Área sob a Curva ROC: É uma métrica que avalia a habilidade do modelo de distinguir entre classes. Quanto maior a AUC-ROC, melhor a capacidade de classificação do modelo.
Log Loss: É uma métrica utilizada em problemas de classificação binária que mede o desempenho do modelo com base nas probabilidades de classificação. Quanto menor o valor do log loss, melhor o modelo.
Métricas para avaliar respostas numéricas
Ao avaliar modelos de machine learning em problemas de regressão ou previsão numérica, algumas das principais métricas de avaliação incluem:
Erro Médio Absoluto: É a média das diferenças absolutas entre as previsões do modelo e os valores reais. O MAE fornece uma noção geral do desempenho do modelo.
Erro Quadrático Médio: É a média dos quadrados das diferenças entre as previsões do modelo e os valores reais. O MSE penaliza erros maiores de forma mais significativa do que o MAE, tornando-o mais sensível a desvios.
Raiz do Erro Quadrático Médio: É a raiz quadrada do MSE e fornece uma métrica de erro mais interpretável na mesma unidade das variáveis de destino. O RMSE é uma das métricas mais comumente usadas em problemas de regressão.
Erro Percentual Absoluto Médio: É a média das diferenças percentuais absolutas entre as previsões do modelo e os valores reais, expressa como uma porcentagem. O MAPE é útil para avaliar o erro relativo em relação ao valor real.
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