Descubra neste artigo as melhores técnicas para lidar com classes desbalanceadas em projetos de aprendizado de máquina. Vamos explorar o pré-processamento de dados, a aplicação de algoritmos de machine learning, a construção de pipelines e a avaliação de modelos em bases de dados desbalanceadas. Além disso, vamos abordar estratégias eficazes para lidar com desbalanceamento de classes, como oversampling, undersampling e penalidades em funções de custo. Acompanhe para dominar ainda mais o tema de aprendizado de máquina com classes desbalanceadas!

Pré-processamento de dados

O pré-processamento dos dados é uma etapa fundamental em qualquer projeto de ciência de dados. Para o hands-on, as seguintes transformações foram aplicadas na base de dados:

• Transformação dos dados categóricos em numéricos utilizando OneHotEncode>r
• Padronização dos dados numéricos com StandardScaler
• Imputação de valores missing com SimpleImputer
• Essas transformações foram encapsuladas em um ColumnTransformer para facilitar a aplicação no pipeline posteriormente.
• Categóricos precisam ser transformados em variáveis dummy antes de muitos algoritmos de ML
• Numéricos geralmente precisam ser padronizados para uma média 0 e variância 1
• Valores missing precisam ser tratados para não afetar o treinamento dos modelos

Algoritmos de Machine Learning

Para os experimentos realizados, foram utilizados 3 algoritmos de machine learning tradicionais: Regressão Logística (LogisticRegression), K-Nearest Neighbors (KNN) e Árvore de Decisão (DecisionTreeClassifier). Estes modelos foram escolhidos por serem amplamente utilizados em problemas de classificação e por servirem bem para demonstrar como aplicar as técnicas de lidar com classes desbalanceadas. Cada modelo possui suas vantagens e desvantagens:

• Regressão Logística: modelo linear simples, capaz de capturar muitas relações não lineares.
• KNN: modelo baseado em distância simples e intuitivo, porém sensível a dimensionalidade alta.
• Árvore de Decisão: modelo não linear e não paramétrico, com risco de overfitting.

Construção de Pipelines

Com o intuito de facilitar os experimentos, foram construídos pipelines utilizando a biblioteca imbalanced-learn. Os pipelines seguem um fluxo de pré-processamento dos dados seguido pela aplicação do modelo de machine learning. Essa abordagem permite aplicar o mesmo pré-processamento com diferentes modelos para uma comparação justa entre eles. Além disso, é possível adicionar passos de rebalanceamento de classe nos pipelines.

• Pipelines foram construídos utilizando a biblioteca imbalanced-learn.
• O fluxo dos pipelines consiste em pré-processamento dos dados seguido pela aplicação do modelo de machine learning.
• Essa abordagem permite comparações justas entre diferentes modelos.

Avaliação de Modelos

Para avaliar os pipelines, utilizou-se validação cruzada estra

• Avaliação dos pipelines utilizando validação cruzada.

Validação Cruzada Estratificada e Métrica F1

A validação cruzada estratificada é uma técnica importante para garantir que a distribuição das classes seja mantida em cada parte do conjunto de dados. Além disso, a métrica F1 é uma medida que equilibra precisão e recall, sendo particularmente útil para classes desbalanceadas. É essencial monitorar o overfitting, comparando os scores de treino e validação.

• A importância da validação cruzada estratificada para manter a distribuição de classes em cada parte do conjunto de dados
• A utilidade da métrica F1 para equilibrar precisão e recall, especialmente em classes desbalanceadas
• A necessidade de monitorar o overfitting, comparando os scores de treino e validação

Técnicas para Lidar com Classes Desbalanceadas

Embora ainda não aplicadas, existem técnicas para lidar com o desbalanceamento de classes que serão adicionadas nos pipelines nas próximas etapas do artigo. Algumas dessas técnicas incluem amostragem da classe minoritária (oversampling), subamostragem da classe majoritária (undersampling), penalidades em funções de custo dos algoritmos e ensemble com boosting adaptativo. A ideia é aplicar essas técnicas nos pipelines criados e comparar se os resultados são melhores na métrica F1 em relação a não fazer nada para compensar o desbalanceamento.

• Técnicas como oversampling, undersampling, penalidades em funções de custo e ensemble com boosting adaptativo para lidar com o desbalanceamento de classes
• A importância de comparar os resultados das técnicas aplicadas na métrica F1 em relação a não fazer nada para compensar o desbalanceamento

Conclusão e Próximos Passos

No artigo, foram desenvolvidos pipelines para pré-processamento, modelagem e avaliação na base de dados desbalanceada. Os próximos passos envolvem a aplicação das técnicas de rebalanceamento de classe e comparação dos resultados. Há também um desafio envolvendo uma nova base de dados desbalanceada para colocar em prática o conteúdo aprendido. Portanto, continue acompanhando para dominar ainda mais o tema de aprendizado de máquina com classes desbalanceadas!

• Desenvolvimento de pipelines para pré-processamento, modelagem e avaliação na base de dados desbalanceada
• Os próximos passos que envolvem a aplicação das técnicas de rebalanceamento de classe e comparação dos resultados
• A existência de um desafio envolvendo uma nova base de dados desbalanceada para colocar em prática o conteúdo aprendido

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Conclusão

Neste artigo, você descobriu técnicas essenciais para lidar com classes desbalanceadas em projetos de aprendizado de máquina. A aplicação de pré-processamento de dados, a escolha de algoritmos de machine learning, a construção de pipelines e a avaliação de modelos são passos cruciais para lidar com desbalanceamento de classes. Além disso, exploramos estratégias como oversampling, undersampling e penalidades em funções de custo. Continue acompanhando para aprofundar seus conhecimentos e aplicar essas técnicas em seus próprios projetos de aprendizado de máquina.