Scikit-learn simplifica seleção passo a passo em machine learning

São Paulo — InkDesign News — O uso de machine learning para modelagem preditiva é um passo crucial na análise de dados, permitindo que empresas e pesquisadores façam previsões mais precisas e informadas.

Arquitetura de modelo

O modelo de regressão linear assume uma relação linear entre a variável resposta e as covariáveis. No contexto de um conjunto de dados com numerosas variáveis preditoras, é essencial selecionar de forma eficiente quais delas serão incluídas no modelo final.

“A redução do número de variáveis em um modelo de regressão não é apenas um exercício técnico; é uma escolha estratégica que deve ser guiada pelos objetivos da análise.”
(“Reducing the number of variables in a regression model is not only a technical exercise; it is a strategic choice that must be guided by the objectives of the analysis.”)

— Especialista em Estatística, Instituição Educacional

Treinamento e otimização

No processo de modelagem, é importante considerar a multicolinearidade e o risco de previsão. A aplicação de critérios como o AIC e BIC pode ajudar a determinar a melhor configuração de variáveis. Esses critérios penalizam a complexidade do modelo, buscando um equilíbrio entre a qualidade da previsão e o número de parâmetros.

“O desafio depende do propósito da análise. O modelo deve fornecer estimativas precisas dos coeficientes ou deve maximizar a acurácia preditiva?”
(“The challenge depends on the purpose of the analysis. Should the model provide precise estimates of the coefficients? Should it maximize predictive accuracy?”)

— Pesquisador, Centro de Dados Avançados

Resultados e métricas

Utilizando o Critério de Informações de Akaike (AIC) e o Critério de Informações Bayesiano (BIC), os pesquisadores podem comparar múltiplos modelos e selecionar aquele com a melhor performance preditiva. Métodos de validação cruzada, como o k-fold, são integrais para avaliar a eficácia do modelo, otimizando o tempo de treinamento e melhorando a generalização.

“Escolher o modelo que minimiza o BIC equivale a escolher o modelo com a maior probabilidade posterior, dada a informação disponível.”
(“Choosing the model that minimizes the BIC is equivalent to choosing the model with the highest posterior probability given the data.”)

— Doutorando em Ciências de Dados, Universidade de São Paulo

As aplicações práticas destas abordagens de modelagem podem levar a melhores decisões empresariais e desenvolvimentos em áreas como análise de risco, marketing preditivo e identificação de padrões de comportamento em grandes bases de dados. Com a contínua evolução no campo do deep learning, as oportunidades para a inovação são vastas e promissoras.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)