São Paulo — InkDesign News —
Recentemente, a compreensão do impacto de observações influentes em modelos de machine learning tornou-se uma área de pesquisa crítica. Os dados podem conter pontos que distorcem as relações aprendidas, afetando a precisão do modelo.
Arquitetura de modelo
O artigo explora a técnica conhecida como Cook’s Distance, originalmente um diagnóstico para a regressão linear. Essa abordagem mede o impacto de um dado individual sobre o modelo. Para calcular essa métrica, o modelo é treinado em um conjunto completo de dados, depois é re-treinado excluindo um ponto de dados. “Uma grande distância de Cook significa que uma observação tem alta influência e pode estar distorcendo o modelo, e deve ser verificada quanto à validade.”
A grande distância de Cook significa que uma observação tem alta influência e pode estar distorcendo o modelo, e deve ser verificada quanto à validade.
(“A large Cook’s Distance means that an observation has high influence and is possibly distorting the model, and should be checked for validity.”)— Autor Desconhecido, Campo de Estudo
Treinamento e otimização
A técnica se destaca em cenários onde métodos univariados falham, pois esses métodos podem não identificar corretamente pontos que têm alta influência nas previsões de modelos complexos. Para otimizar o desempenho computacional, a seleção de um subconjunto de dados com alta resíduo absoluto é recomendada, permitindo uma análise mais focada e eficiente. A funçãocalculate_cooks_d_like_influence pode ser aplicada a qualquer modelo, como regressão linear ou redes neurais, proporcionando flexibilidade no processo de modelagem.
Resultados e métricas
As visualizações diagnósticas são fundamentais para entender como lidar com pontos influentes. Indivíduos podem representar casos válidos ou evidenciar problemas nos dados que necessitam de atenção. “A detecção de observações influentes deve ser vista como um ponto de partida para investigação e não como um critério automático de remoção.”
A detecção de observações influentes deve ser vista como um ponto de partida para investigação e não como um critério automático de remoção.
(“The detection of influential observations should be seen as a starting point for investigation rather than an automatic removal criterion.”)— Autor Desconhecido, Campo de Estudo
Esse tipo de análise permite tomada de decisão embasada, seja para a remoção de dados errôneos ou para a preservação de casos importantes. A pesquisa continua a expandir a aplicação dessas métricas para melhorar a robustez e generalização dos modelos de machine learning, especialmente em áreas críticas como prevenção da fraude e diagnósticos médicos.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
