Neste artigo, exploramos os desafios e soluções na modelagem de regressão, utilizando um estudo de caso do Santander disponibilizado no Kaggle. A análise detalhada revela estratégias eficazes para lidar com problemas de overfitting, seleção de features e otimização de modelos.

Problema de regressão do Kaggle

Este artigo analisa em detalhes um problema de regressão obtido do Kaggle, com o objetivo de treinar um modelo capaz de prever o valor da transação de um cliente potencial do Santander. O caso é interessante pois envolve uma competição real do Kaggle, com um dataset real e permite explorar diversos conceitos de machine learning aplicados à problemas de regressão.

  • O artigo aborda um problema de regressão do Kaggle relacionado à previsão do valor da próxima transação de um cliente potencial do Santander.
  • O conteúdo é relevante para quem deseja compreender como a análise de dados e machine learning podem ser aplicados em um contexto empresarial real.
  • A competição do Kaggle e o dataset real oferecem uma oportunidade única para explorar conceitos práticos de machine learning aplicados a problemas de regressão.
  • O leitor terá a oportunidade de compreender como o Santander utiliza dados para personalizar seus serviços e campanhas oferecidas aos clientes, com base na previsão do valor das transações.

Descrição do Problema

O problema consiste em um desafio do Santander disponibilizado na plataforma Kaggle. O objetivo é desenvolver um modelo de machine learning capaz de prever o valor da próxima transação de um cliente potencial do Santander. Os dados fornecidos contém diversas features sobre transações anteriores de clientes do Santander, mas sem os nomes das colunas por questões de privacidade. A única informação disponível é a coluna `target` que contém o valor em reais das transações que desejamos predizer.

  • O desafio proposto pelo Santander na plataforma Kaggle visa a previsão do valor da próxima transação de seus potenciais clientes.
  • O artigo destaca a disponibilidade de dados reais, embora sem os nomes das colunas por questões de privacidade, oferecendo uma visão prática do desafio enfrentado.
  • A ênfase na coluna `target`, que contém os valores reais das transações a serem previstos, demonstra a importância da predição para a personalização dos serviços e campanhas oferecidas aos clientes do Santander.

Análise Exploratória dos Dados

O primeiro passo realizado foi uma análise exploratória rápida dos dados. Podemos observar que: – Existem 4459 registros únicos e 200 colunas (features) – Não existem valores nulos – Todas as colunas são numéricas (float) – A coluna `target` que queremos predizer contém valores entre 30 mil e 40 milhões, com média de 5 milhões e variância de 8 milhões. Como existem quase o mesmo número de colunas e registros, há um alto risco de overfitting dos modelos. Portanto, uma seleção de features será necessária. Como os nomes das colunas são hashes por questões de privacidade, será preciso realizar uma análise mais aprofundada para identificar as features mais relevantes para a predição.

  • A análise exploratória dos dados revelou informações essenciais, como o número de registros únicos e de colunas, a ausência de valores nulos e a natureza numérica das colunas.
  • A amplitude dos valores na coluna `target` destaca a diversidade das transações, o que influenciará a complexidade na construção do modelo de machine learning.
  • O alerta sobre o risco de overfitting devido à quantidade de colunas e registros ressalta a necessidade de uma seleção criteriosa de features para o modelo de predição.
  • A menção à privacidade dos dados e a necessidade de análise mais aprofundada evidencia a importância da ética e do rigor na manipulação de informações sensíveis.

Identificação de Clientes e Métricas de Avaliação

Ao analisar os dados, identificamos que as transações podem estar relacionadas a clientes pessoa jurídica, devido aos altos valores e à quantidade limitada de registros. Para avaliar os modelos, utilizamos métricas como MAE (Mean Absolute Error), RMSE (Root Mean Squared Error) e RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error), considerando a grande variância nos valores de transação.

  • Os dados sugerem que as transações podem estar ligadas a clientes pessoa jurídica, devido aos altos valores e à quantidade limitada de registros.
  • Foram utilizadas métricas como MAE, RMSE e RMSLE para avaliar os modelos, considerando a grande variância nos valores de transação.

Baseline com Regressão Linear

O primeiro modelo desenvolvido foi uma regressão linear simples, utilizando todas as features disponíveis. No entanto, o resultado indicou um modelo com overfitting extremo, devido ao número quase igual de colunas e registros, o que levou a regressão linear a ‘decorar’ as respostas do treinamento sem realmente aprender.

  • O primeiro modelo desenvolvido foi uma regressão linear simples, que utilizou todas as features disponíveis.
  • O modelo apresentou overfitting extremo devido ao número quase igual de colunas e registros, o que levou a regressão linear a ‘decorar’ as respostas do treinamento sem realmente aprender.

Seleção de Features

Para reduzir o overfitting, realizamos uma seleção de features utilizando o método ‘SelectKBest’ com o critério ‘f_regression’, que avalia a correlação de cada feature individualmente com a variável alvo. Foram selecionadas 45 features, 10 vezes menor que o número de registros, visando equilibrar o trade-off entre quantidade de informação e overfitting.

  • Foi realizada uma seleção de features utilizando o método ‘SelectKBest’ com o critério ‘f_regression’, que avalia a correlação de cada feature individualmente com a variável alvo.
  • Foram selecionadas 45 features, 10 vezes menor que o número de registros, visando equilibrar o trade-off entre quantidade de informação e overfitting.

Regressão Linear e a Importância da Seleção de Features

Durante a análise, foi observado que o modelo de Regressão Linear, apesar de ter um MAE alto, apresentou um desempenho razoável para separar clientes de alto e baixo valor. No entanto, a seleção de features é crucial para equilibrar a informação e a generalização do modelo.

  • Regressão Linear apresentou desempenho razoável para separar clientes de alto e baixo valor
  • Seleção de features é crucial para equilibrar a informação e a generalização do modelo

Random Forest: Uma Alternativa Mais Robusta

O modelo de Random Forest foi testado como substituto da Regressão Linear, mantendo as 45 features selecionadas anteriormente. Observou-se que o Random Forest obteve uma pequena melhora em relação ao modelo linear, destacando-se como uma opção mais robusta, especialmente em casos com poucos dados.

  • Random Forest obteve uma pequena melhora em relação ao modelo linear
  • Random Forest é uma opção mais robusta, especialmente em casos com poucos dados

Foi realizada uma otimização dos hiperparâmetros do Random Forest por meio do Grid Search, resultando no melhor modelo com max_depth de 20 e 200 estimadores. Este processo proporcionou uma melhora considerável, evidenciando a influência significativa dos hiperparâmetros na performance final do modelo.

  • Otimização dos hiperparâmetros do Random Forest por meio do Grid Search
  • Melhor modelo encontrado com max_depth de 20 e 200 estimadores
  • Influência significativa dos hiperparâmetros na performance final do modelo

Conclusão

O estudo do caso do Santander oferece insights valiosos sobre a aplicação de modelos de regressão em cenários de dados financeiros. A seleção cuidadosa de features e a escolha de modelos não lineares como Random Forest podem resultar em melhorias significativas na precisão das previsões.