São Paulo — InkDesign News — O uso de técnicas de machine learning como bagging e boosting tem ganhado destaque por suas capacidades de melhorar a performance de modelos preditivos. Este artigo explora essas abordagens de forma analítica.
Arquitetura de modelo
O ensemble learning é uma técnica que combina previsões de múltiplos modelos para criar um sistema mais robusto. O bagging visa reduzir a variação de modelos preditivos, enquanto o boosting foca na redução do viés.
“O bagging reduz variância de modelos de machine learning ao aumentar a estabilidade entre as previsões.”
(“Bagging reduces variance of ML models by averaging the predictions of multiple individual models.”)— Autor, Data Scientist
Treinamento e otimização
A técnica de boosting envolve treinar um modelo inicial e, em seguida, modelos subsequentes que corrigem os erros do modelo anterior. As métricas de performance são otimizadas através de grid search, ajustando parâmetros como a taxa de aprendizado e profundidade das árvores.
“A taxa de aprendizado é fundamental para controlar a influência de cada árvore no modelo final.”
(“The learning rate helps mitigate overfitting in our boosting model by lowering the influence of any single tree in the ensemble.”)— Autor, Engenheiro de Dados
Resultados e métricas
Os resultados demostraram que o bagging é eficaz para modelos de alta variação, enquanto o boosting mostrou-se superior na redução do viés de decisão superficial. Com um modelo otimizado com 50 árvores e uma taxa de aprendizado de 0.1, o RMSE foi significativamente reduzido.
“Modelos bagging costumam mostrar menor variância, enquanto boosting combate diretamente o viés.”
(“Bagging reduces variance, while boosting combats bias directly.”)— Autor, Pesquisador em IA
Essas abordagens demonstram potencial em diversas aplicações práticas, especialmente em áreas como ferramentas de análise preditiva, onde a precisão é crucial. A pesquisa contínua em machine learning e deep learning promete refinar ainda mais esses técnicas.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
