Guia Completo de Classificação em Aprendizado de Máquina

Aprenda tudo sobre classificação em aprendizado de máquina, desde a diferença entre regressão e classificação até a seleção de modelos e implantação em produção.

Diferença entre Regressão e Classificação

Regressão e classificação são dois tipos de abordagens de aprendizado de máquina.

• Regressão visa prever valores numéricos contínuos, como preço, temperatura, etc.
• Classificação visa prever a qual classe uma amostra pertence, entre um conjunto limitado de classes.
• Regressão prediz valores numéricos contínuos, enquanto a classificação prediz a classe dentre um conjunto limitado de classes.

Classificação Binária vs Multiclasse

Existem dois tipos principais de problemas de classificação: binária e multiclasse.

• Problemas de classificação binária envolvem apenas 2 classes possíveis, como fraude ou não fraude.
• Problemas de classificação multiclasse envolvem 3 ou mais classes possíveis, como raças de cachorros.
• A classificação binária é como uma resposta sim ou não, enquanto a multiclasse requer escolher uma entre várias opções.

Como Treinar um Modelo de Classificação

Para treinar um modelo de classificação, utilizamos uma base de dados rotulada.

• O treinamento do algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado envolve analisar os dados de entrada e as classes correspondentes para encontrar padrões.
• Após o treinamento, temos um classificador treinado capaz de predizer a classe de novas amostras.
• O processo de treinamento e inferência envolve usar dados rotulados para treinar o modelo e aplicar o modelo treinado para fazer predições em novos dados.

Divisão de Dados em Treino, Validação e Teste

Antes de treinar o modelo, é preciso dividir a base de dados disponível em treino, validação e teste.

• A divisão comum é 70% treino, 15% validação e 15% teste, mas os percentuais dependem da quantidade de dados disponíveis.
• Essa divisão é importante para avaliar imparcialmente se o modelo consegue generalizar bem para dados nunca vistos antes.

Underfitting vs Overfitting

São dois fenômenos indesejados que

• Underfitting ocorre quando o modelo é muito simples para capturar a complexidade dos dados, resultando em baixo desempenho.
• Overfitting ocorre quando o modelo se ajusta demais aos dados de treinamento, resultando em baixa capacidade de generalização.

Problemas durante o treinamento de modelos de aprendizado de máquina

Durante o treinamento de modelos de aprendizado de máquina, podem ocorrer dois problemas principais: underfitting e overfitting.

• Underfitting acontece quando o modelo é muito simples para aprender os padrões nos dados, resultando em baixa capacidade de predição.
• Overfitting ocorre quando o modelo se ajusta em excesso aos dados de treinamento, decorando-os ao invés de aprender padrões gerais, o que prejudica sua performance em novos dados.

Bias e Variância

Outros dois conceitos fundamentais são bias e variância.

• Bias refere-se à diferença entre a predição média do modelo e o valor real que se deseja prever, indicando erros sistemáticos nas predições.
• Variância representa a sensibilidade do modelo a variações nos dados, sendo alta em modelos complexos e não lineares.

Fluxo de um Projeto de Classificação

Em um projeto típico de classificação supervisionada, há um fluxo de etapas a serem seguidas.

• Coleta de Dados: obtenção de dados históricos rotulados.
• Pré-processamento: limpeza, transformação e enriquecimento dos dados.
• Model Selection: escolha do algoritmo de classificação, ajuste de hiperparâmetros e validação cruzada.
• Avaliação: cálculo de métricas de desempenho no conjunto de teste.
• Implantação: colocação do modelo em produção para predições em tempo real.

Algoritmos de Classificação e Bibliotecas

Existem vários algoritmos populares para classificação supervisionada, incluindo Regressão Logística, Árvores de Decisão, Random Forest, SVM e Redes Neurais.

• Regressão Logística, Árvores de Decisão, Random Forest, SVM e Redes Neurais são exemplos de algoritmos populares para classificação supervisionada.
• A biblioteca Scikit-Learn do Python é uma das mais populares para implementar esses algoritmos na prática.

Conjuntos de Dados

Diferentes conjuntos de dados podem ser utilizados para treinar e avaliar modelos de classificação.

• Bases didáticas como Iris, Digits e Wine, e bases mais realistas como crédito, marketing e detecção de fraude são exemplos de conjuntos de dados utilizados para treinar modelos de classificação.

Pré-processamento de Dados

Antes de treinar os modelos, é necessário realizar o pré-processamento dos dados.

• O pré-processamento envolve tarefas como tratamento adequado dos dados, limpeza, transformação e enriquecimento dos mesmos.

Limpeza de Dados

A limpeza de dados é uma etapa crucial no processo de preparação dos dados para treinamento de modelos de machine learning. Ela envolve a remoção ou substituição de valores faltantes, a eliminação de outliers e a correção de inconsistências nos dados. Essas transformações são essenciais para garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados utilizados nos modelos.

• Remover ou substituir valores faltantes
• Identificar e eliminar outliers
• Corrigir inconsistências nos dados
• Garantir a qualidade e confiabilidade dos dados

Transformação de Dados

A transformação de dados é uma etapa fundamental para preparar os dados de forma que estejam nas formas e escalas adequadas para treinar os modelos de machine learning. Isso inclui o encoding de variáveis categóricas, a normalização ou padronização de variáveis numéricas, a seleção ou criação de features e a redução de dimensionalidade. Essas transformações visam garantir que os dados estejam prontos para serem utilizados nos algoritmos de machine learning.

• Encoding de variáveis categóricas
• Normalização/Padronização de variáveis numéricas
• Seleção/criação de features
• Redução de dimensionalidade

Enriquecimento dos Dados

O enriquecimento dos dados é uma prática que pode trazer benefícios significativos para os modelos de machine learning. Consiste em aumentar a base de dados incorporando novas variáveis ou amostras adicionais relacionadas ao problema. Essa prática, conhecida como enriquecimento, auxilia os modelos a aprender padrões mais robustos e a melhorar sua capacidade preditiva.

• Incorporação de novas variáveis ou amostras adicionais
• Melhoria da capacidade preditiva dos modelos
• Aprendizado de padrões mais robustos

Model Selection e Validação Cruzada

Após o pré-processamento dos dados, entra-se na fase de Model Selection, que envolve a escolha do algoritmo mais adequado para o problema específico, o ajuste de hiperparâmetros e a validação cruzada. A validação cruzada, por meio de técnicas como K-Fold Cross Validation e Grid Search, permite avaliar imparcialmente o desempenho do modelo e encontrar a configuração ideal antes de fazer a avaliação final no conjunto de teste.

• Escolha do algoritmo mais adequado
• Ajuste de hiperparâmetros
• Validação cruzada imparcial do desempenho do modelo
• Utilização de técnicas como K-Fold Cross Validation e Grid Search

Métricas de Desempenho

Após o processo de model selection, é essencial calcular o desempenho do modelo escolhido no conjunto de teste. Para problemas de classificação, as principais métricas incluem acurácia, precisão, revocação, curva ROC, curva PR e F1-score. Interpretar corretamente e balancear trade-offs entre essas métricas é crucial antes de colocar um modelo em produção.

• Cálculo do desempenho do modelo no conjunto de teste
• Principais métricas para problemas de classificação
• Interpretação e balanceamento das métricas

Implantação em Produção

A última etapa do processo envolve a implantação do modelo em produção para classificar novos dados em tempo real. Isso requer hospedar o modelo treinado em um servidor, criar uma API para receber dados de entrada, consultar o modelo e retornar a classe prevista, monitorar o desempenho do modelo implantado e realizar retreinamentos periódicos para incorporar novos dados, garantindo que o modelo continue performando bem ao longo do tempo.

• Hospedagem do modelo treinado em um servidor
• Criação de uma API para consulta do modelo
• Monitoramento do desempenho do modelo implantado
• Retreinamento periódico para incorporar novos dados

Conclusão

Com essa base sólida, você estará pronto para executar projetos de classificação do zero e obter modelos precisos e robustos capazes de agregar valor real aos negócios!