Modelos de Regressão em Machine Learning: Conceitos e Aplicações

Descubra como os modelos de regressão em machine learning podem prever valores numéricos contínuos e suas diversas aplicações em previsão de demanda, precificação, estimativas de tempo, entre outros.

Modelos de Regressão em Machine Learning

Este artigo aborda os modelos de regressão, um tipo de modelo de machine learning supervisionado utilizado para prever valores numéricos contínuos.

• Os modelos de regressão são essenciais para prever valores numéricos contínuos, como preço de aluguel de imóveis, percentual de churn de clientes, número de vendas de cursos, entre outros.
• São modelos de machine learning supervisionados, o que significa que requerem um conjunto de dados de treinamento que contenha variáveis independentes (inputs X) e uma variável dependente (output Y).

O que é Regressão?

A regressão é uma técnica estatística utilizada para estimar relações entre variáveis e encontrar uma equação matemática que modele a relação entre uma variável dependente Y e uma ou mais variáveis independentes Xi.

• A regressão é fundamental para modelar relações entre variáveis, sendo amplamente utilizada em machine learning para prever valores numéricos contínuos.
• O objetivo é encontrar uma função que mapeie os inputs nos outputs, permitindo prever valores futuros com base nos dados de treinamento.

Tipos de Regressão

Existem vários tipos de modelos de regressão em machine learning, como regressão linear, regressão polinomial, regressão logística, árvores de regressão e redes.

• Os tipos de regressão incluem modelos como regressão linear, que assume uma relação linear entre as variáveis, e regressão polinomial, que considera termos polinomiais para capturar relações não lineares.
• A regressão logística é utilizada quando a variável resposta Y é categórica, enquanto as árvores de regressão constroem modelos em forma de árvore de decisão para estimar valores numéricos.

Redes Neurais Profundas para Regressão

Redes neurais profundas também podem ser usadas para regressão. Elas modelam relações complexas não lineares entre entradas e saídas.

• Redes neurais profundas são capazes de modelar relações complexas não lineares entre entradas e saídas
• São uma poderosa ferramenta para resolver problemas de regressão em que as relações entre as variáveis são complexas e não lineares

Regressão com Vetores de Suporte (SVR)

Usa máquinas de vetores de suporte para regressão. O SVR mapeia os inputs para um espaço de maior dimensão e encontra o melhor hiperplano de regressão linear nesse espaço.

• O SVR utiliza máquinas de vetores de suporte para realizar regressão
• Mapeia os inputs para um espaço de maior dimensão e encontra o melhor hiperplano de regressão linear nesse espaço

Exemplos de Regressão

Vamos ver dois exemplos de casos de uso de modelos de regressão:

• Previsão do Preço de Aluguel de Imóveis
• Manutenção Preditiva de Turbinas de Avião

Previsão do Preço de Aluguel de Imóveis

Dado um conjunto de dados com características de imóveis disponíveis para aluguel e o preço mensal do aluguel, podemos treinar um modelo de regressão para aprender essa relação e prever o aluguel de novos imóveis.

• Características como número de quartos, metragem, número de banheiros, bairro, etc., podem ser utilizadas como inputs para prever o preço do aluguel
• Diferentes modelos de regressão, como regressão linear, polinomial, árvores de regressão ou redes neurais, podem ser empregados para esse problema

Manutenção Preditiva de Turbinas de Avião

Podemos criar um modelo de regressão para prever quando uma turbina vai falhar, usando dados históricos de turbinas que já falharam.

• Variáveis independentes como temperatura da turbina, consumo de combustível, propriedades químicas do óleo lubrificante, velocidade máxima atingida, potência máxima gerada, podem ser utilizadas para prever a falha de uma turbina
• A manutenção preditiva permite agendar as manutenções preventivamente, reduzindo custos operacionais e de reparo

Construindo um Modelo de Regressão

A construção de um modelo d

Coleta e preparação dos dados

A coleta e preparação dos dados é uma etapa crucial no processo de regressão. Envolve a compilação de um dataset com muitos exemplos de instâncias já resolvidas do problema que queremos modelar. Por exemplo, se nosso objetivo é prever preços de imóveis, precisamos de um histórico com muitos imóveis já alugados e suas características. Em seguida, os dados precisam ser preparados, tratando valores faltantes, convertendo categorias em variáveis numéricas (encode>), normalizando, etc.

• Compilar um dataset com muitos exemplos de instâncias já resolvidas do problema que queremos modelar
• Tratar valores faltantes e converter categorias em variáveis numéricas
• Normalizar os dados

Definição das variáveis de entrada e saída

A definição das variáveis de entrada e saída é fundamental para o sucesso da regressão. É necessário definir quais colunas dos dados serão as variáveis independentes de entrada X e qual será a variável dependente de saída Y que queremos predizer.

• Identificar as variáveis independentes de entrada X
• Definir a variável dependente de saída Y

Divisão dos dados

A divisão dos dados é essencial para garantir a eficácia do modelo de regressão. O conjunto de dados precisa ser dividido em dados de treino, dados de validação e dados de teste. Os dados de treino são usados para treinar o modelo, os dados de validação são utilizados para ajustar a configuração (hiperparâmetros) e os dados de teste são empregados para avaliar o desempenho final do modelo.

• Dividir o conjunto de dados em dados de treino, validação e teste
• Utilizar os dados de treino para treinar o modelo
• Ajustar a configuração (hiperparâmetros) com os dados de validação
• Avaliar o desempenho final do modelo com os dados de teste

Treinamento do modelo

O treinamento do modelo é uma etapa crucial no processo de regressão. Nessa fase, testamos vários algoritmos de regressão e ajustamos seus hiperparâmetros para treinar o melhor modelo possível para aquele problema, utilizando os dados de treino e validação.

• Testar vários algoritmos de regressão
• Ajustar os hiperparâmetros dos algoritmos
• Treinar o modelo com os dados de treino e validação

Avaliação do modelo

A avaliação do modelo é essencial para determinar a eficácia do modelo de regressão. Por fim, avaliamos o desempenho do modelo nos dados de teste que nunca foram vistos antes. Isso nos dá uma estimativa de quão bem o modelo se generaliza para dados totalmente novos. Podemos usar métricas como Erro Médio Absoluto, Erro Quadrático Médio ou coeficiente de determinação R2 para avaliar a acurácia das predições.

• Avaliar o desempenho do modelo nos dados de teste
• Utilizar métricas como Erro Médio Absoluto, Erro Quadrático Médio ou coeficiente de determinação R2 para avaliar a acurácia das predições

Considerações Finais

Os modelos de regressão são extremamente úteis para estimar valores numéricos contínuos, com aplicações como previsão de demanda, precificação, estimativas de tempo, entre outros. Existem vários algoritmos de regressão disponíveis no machine learning, desde modelos lineares simples até redes neurais profundas. A chave é compilar um bom conjunto de dados, escolher um algoritmo apropriado, treinar o modelo ajustando seus parâmetros e avaliar se o desempenho nas métricas escolhidas é adequado para a aplicação alvo antes de colocar em produção.

• Aplicações dos modelos de regressão, como previsão de demanda, precificação, estimativas de tempo, entre outros
• Variedade de algoritmos de regressão disponíveis no machine learning
• Importância de compilar um bom conjunto de dados
• Necessidade de escolher um algoritmo apropriado e avaliar o desempenho nas métricas escolhidas

Conclusão

Os modelos de regressão são ferramentas poderosas para estimar valores numéricos contínuos em diversas áreas, desde imóveis até turbinas de avião. Com a escolha do algoritmo apropriado e a compilação de dados relevantes, é possível resolver problemas de predição numérica com sucesso.