São Paulo — InkDesign News — Um novo estudo destaca o potencial do machine learning na previsão de resultados, utilizando algoritmos como o Random Forest para melhorar a estabilidade e a acurácia nas análises de dados.
Arquitetura de modelo
O Random Forest, um algoritmo de aprendizado supervisionado, utiliza múltiplas decision trees para fazer previsões mais robustas. O funcionamento destes modelos envolve a criação de uma “floresta” de árvores que, por meio de agregação de resultados, busca minimizar a variação e isso é crucial, principalmente quando se trata de dados complexos como genômicos.
“Até recentemente, uma pergunta era sem resposta: quantas árvores de decisão eu realmente preciso?”
(“But until recently, one question was unanswered: How many decision trees do I actually need?”)
— T. M. Lange, Pesquisador, BMC Bioinformatics
Treinamento e otimização
Para encontrar a quantidade ideal de árvores no modelo, foi utilizado o pacote optRF com a linguagem R, que dá suporte a análises estatísticas. O estudo específico focou em dados genômicos, onde se previu o rendimento de trigos com 19.000 árvores para otimizar previsões, e 40.000 para determinar a importância variável.
“Com mais árvores, as previsões e classificações de importância das variáveis tendem a se tornar mais estáveis e reprodutíveis.”
(“With more trees, the model’s predictions and variable importance rankings tend to become more stable and reproducible.”)
— T. M. Lange, Pesquisador, BMC Bioinformatics
Resultados e métricas
Os resultados foram promissores, com a acurácia significativamente aumentada ao se usar o número recomendado de árvores. A análise demonstrou que a estabilidade pode ser alcançada através da otimização, evitando operações desnecessárias que aumentariam o tempo de computação.
“Portanto, a relação entre a estabilidade e o número de árvores é não-linear.”
(“However, the relationship between the stability and the number of trees is non-linear.”)
— T. M. Lange, Pesquisador, BMC Bioinformatics
Além disso, o uso do Random Forest não se limita a previsões agrícolas, mas pode ser aplicado em diversas áreas como saúde, finanças e comportamento do consumidor.
Os próximos passos envolvem expandir essa pesquisa para explorar algoritmos complementares em AI, como redes neurais e métodos de ensemble.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
