A fase de Modelagem no CRISP-DM é crucial para a construção e treinamento de modelos de machine learning, mas muitas vezes subestimada. Neste artigo, vamos explorar os objetivos, tarefas e outputs dessa etapa fundamental em projetos de ciência de dados e mineração de dados.

Entendendo o CRISP-DM

O CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) é uma metodologia amplamente utilizada em projetos de mineração de dados e ciência de dados. Ela provê um framework com 6 fases para conduzir um projeto.

  • Metodologia amplamente utilizada em projetos de mineração de dados e ciência de dados
  • Framework com 6 fases para conduzir um projeto

A Importância da Fase de Modelagem

Neste artigo vamos focar na fase de Modelagem, entendendo seus objetivos, tarefas e outputs.

  • Objetivos, tarefas e outputs da fase de Modelagem

O Papel da Fase de Modelagem

A fase de Modelagem é onde vamos efetivamente construir e treinar os modelos de machine learning para resolver o problema de negócio definido nas fases iniciais.

  • Construção e treinamento de modelos de machine learning
  • Resolução do problema de negócio definido nas fases iniciais

A Importância das Fases Anteriores

Muitas vezes quando estamos começando, temos a impressão errada de que o Modeling é a parte mais importante e que vamos passar a maior parte do tempo apenas construindo e otimizando os modelos.

  • Fases de Entendimento e Preparação dos Dados respondem por 60-70% de todo o projeto
  • Trabalho pesado já foi feito antes mesmo de chegarmos na Modelagem

Objetivos da Fase de Modelagem

Portanto, o objetivo do Modeling é colocar em prática tudo que foi definido e preparado nas fases anteriores.

  • Entender os objetivos de negócio
  • Limpar, transformar e preparar os dados
  • Selecionar técnicas de modelagem mais adequadas

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Implementação dos Modelos

Com tudo isso já pronto, a implementação em si dos modelos acaba sendo uma parte rápida, que pode envolver apenas algumas linhas de código.

  • Implementação rápida dos modelos

Compreendendo os Hiperparâmetros

Antes de entrarmos nas tarefas específicas do Modeling, precisamos entender o conceito impor

  • Compreensão dos hiperparâmetros

O Papel dos Hiperparâmetros na Modelagem de Machine Learning

Hiperparâmetros são parâmetros que controlam o processo de aprendizado dos modelos de machine learning. Eles são configurados dentro das funções que implementam os algoritmos. Por exemplo, em uma Regressão Linear do scikit-learn, podemos definir hiperparâmetros como `normalize`, `copy_X`, `n_jobs` etc. Cada algoritmo tem seus próprios hiperparâmetros, como o número de clusters no K-Means, a profundidade máxima de uma Árvore de Decisão e a taxa de aprendizado de uma Rede Neural. Um dos objetivos do processo de Modelagem é encontrar os valores ideais para esses parâmetros, que resultam no melhor desempenho para nosso problema.

  • Os hiperparâmetros são fundamentais para o processo de aprendizado dos modelos de machine learning
  • Cada algoritmo possui seus próprios hiperparâmetros, que podem variar de acordo com a técnica de modelagem utilizada
  • Encontrar os valores ideais para os hiperparâmetros é essencial para garantir o melhor desempenho do modelo

Tarefas da Fase de Modelagem

De acordo com o CRISP-DM, a fase de Modeling envolve 4 tarefas principais: Selecionar Técnicas de Modelagem, Gerar Design de Teste, Construir Modelo e Avaliar Modelo. Cada uma dessas tarefas desempenha um papel crucial no desenvolvimento de modelos de machine learning eficazes.

  • A fase de Modeling compreende quatro tarefas principais, de acordo com o CRISP-DM
  • Cada tarefa desempenha um papel crucial no desenvolvimento de modelos de machine learning eficazes

Treinamento de Modelos

Efetivamente treinar os modelos escolhidos nas etapas anteriores. Também vamos ajustar os hiperparâmetros usando o conjunto de validação, para encontrar a melhor configuração possível.

  • Utilização eficaz dos modelos escolhidos nas etapas anteriores do processo.
  • Ajuste dos hiperparâmetros com o uso do conjunto de validação para otimização.
  • Busca pela melhor configuração possível dos modelos.

Avaliação de Modelo

Por fim, avaliamos o desempenho dos modelos no conjunto de teste, comparando com os objetivos e métricas definidos na fase de negócio. Caso o modelo ainda não esteja bom o suficiente, podemos fazer novas iterações ajustando a técnica, os dados e os hiperparâmetros.

  • Avaliação do desempenho dos modelos no conjunto de teste.
  • Comparação do desempenho com os objetivos e métricas estabelecidos na fase de negócio.
  • Possibilidade de iterações adicionais para ajustes caso o modelo não atenda aos requisitos.

Outputs da Fase de Modelagem

Cada uma das tarefas produz outputs importantes, que serão utilizados nas próximas fases. Incluindo técnicas de modelagem, design de teste, modelos construídos e avaliação do modelo.

  • Identificação dos outputs produzidos em cada tarefa da fase de modelagem.
  • Utilização dos outputs nas próximas fases do processo.
  • Inclusão de técnicas de modelagem, design de teste, modelos construídos e avaliação do modelo como outputs principais.

Considerações Finais

E assim terminamos nossa exploração da importante fase de Modelagem. Vimos suas tarefas, objetivos e outputs gerados. Lembre-se que o Modeling envolve colocar em ação todo o trabalho árduo de entendimento, preparação e engenharia de dados desenvolvido até agora.

  • Revisão das tarefas, objetivos e outputs gerados na fase de Modelagem.
  • Ênfase na importância do trabalho árduo de entendimento, preparação e engenharia de dados nesta fase.

Conclusão

A fase de Modelagem é essencial para colocar em prática todo o trabalho de entendimento, preparação e engenharia de dados desenvolvido até o momento. Com paciência e uma metodologia sólida, os modelos resultantes impactarão positivamente os objetivos de negócio.