Priorização de modelos

Desmistificando Decision Science

Howard Friedman

Adjunct Professor at Columbia University

Começando simples com regressão linear

  • Eficaz para resultados contínuos quando os pressupostos são atendidos
  • Mais de 200 anos de utilidade comprovada em análises reais

A simplicidade tem força

  • Regressão linear encontra a melhor reta para seus dados
  • Com transformações, também modela relações não lineares complexas

Interpretabilidade importa

  • Coeficientes ajudam no alinhamento
  • Cálculo rápido — fácil de explicar
     

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Regressão logística

Muitos problemas do mundo real envolvem previsões binárias ou categóricas:

  • Detecção de fraude, previsão de churn e modelos de risco em saúde

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Regressão logística é altamente versátil

  • Adequada para desfechos binários, múltiplas categorias ou até ordens

Probabilidades apoiam decisões

Fácil de interpretar e implementar

  • Coeficientes mostram como cada variável influencia o desfecho
  • Ótima como baseline para classificadores mais complexos
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Transformações de variáveis

Comece com um bom modelo de baseline

  • Construa uma versão funcional primeiro e depois avalie o ganho de modelos mais avançados

Transformações de variáveis podem elevar o desempenho

  • Transformações como log ou raiz quadrada podem aumentar a variância explicada
  • Também podem melhorar o ajuste do modelo aos dados

Combine os pressupostos do modelo com os dados

  • Alguns modelos, como regressão linear, funcionam melhor quando os resíduos são normalmente distribuídos

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Transformações comuns

 

  • Transformações de log e raiz quadrada comprimem faixas amplas e reduzem o impacto de outliers
  • Padronização e normalização colocam variáveis em faixas semelhantes, útil quando as unidades variam
  • Termos polinomiais, como quadráticos e cúbicos, representam relações não lineares complexas com pouco esforço

 

Use transformações para melhorar modelos iniciais antes de pular para os complexos

 

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Vamos praticar!

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