A Importância de Diferenciar Modelos de Machine Learning

No mundo do Machine Learning, entender as diferenças entre os tipos de modelos é fundamental para o sucesso de qualquer projeto. Uma distinção crucial que muitos ignoram é entre os modelos baseados em cálculos de distância e os que não são. Esta diferenciação não só influencia a escolha do algoritmo, mas também os tratamentos que precisam ser aplicados aos dados antes da modelagem. Vamos explorar essa questão mais a fundo.

1) Modelos Baseados em Cálculos de Distância

Algoritmos como K-Nearest Neighbors (KNN) e Support Vector Machine (SVM) são exemplos clássicos de modelos baseados em cálculos de distância. Esses algoritmos dependem da medição da distância entre pontos de dados para fazer previsões. Por exemplo, o KNN classifica um ponto novo com base nas classes dos seus vizinhos mais próximos, calculando a proximidade entre os pontos.

A Importância da Normalização

Para esses modelos, a normalização ou padronização dos dados é essencial. Isso porque, se os dados estiverem em escalas diferentes, um recurso pode dominar os cálculos de distância, distorcendo os resultados. Imagine, por exemplo, um conjunto de dados com a altura de pessoas em metros e o peso em gramas. O peso terá valores muito maiores e pode influenciar indevidamente a classificação ou regressão.

Normalização ajusta os dados para que todos os valores fiquem entre 0 e 1. Padronização ajusta os dados para que tenham uma média de 0 e desvio padrão de 1. Ambas as técnicas garantem que cada recurso contribua igualmente para o cálculo da distância, melhorando a performance do modelo.

2) Modelos Não Baseados em Cálculos de Distância

Por outro lado, temos modelos como árvores de decisão e random forests, que não dependem da escala dos dados. Esses modelos funcionam fazendo splits binários nos dados com base em certos thresholds, criando uma estrutura em forma de árvore que toma decisões em cada nó.

Menor Preocupação com Escala

Para árvores de decisão, a escala dos dados não é um fator crítico. Seja um recurso variando de 0 a 1 ou de 0 a 1000, a árvore vai simplesmente escolher os melhores pontos de split com base nos dados fornecidos. Isso simplifica bastante o pré-processamento, pois você não precisa normalizar ou padronizar os dados.

3) Escolha do Modelo e Tratamento dos Dados

Entender se o modelo escolhido é baseado em cálculos de distância ou não influencia diretamente os tratamentos de dados necessários. Aqui estão algumas dicas práticas:

1. Para modelos baseados em distância:

   • Sempre normalize ou padronize seus dados.
   • Verifique a distribuição dos seus dados para evitar outliers que podem distorcer os cálculos de distância.

2. Para modelos não baseados em distância:

   • Concentre-se na limpeza dos dados e na remoção de outliers.
   • Escala não é um problema, mas a qualidade dos dados sim.  

4) Conclusão

A diferenciação entre modelos de Machine Learning baseados em cálculos de distância e aqueles que não são é crucial para a eficácia e eficiência do seu projeto. Saber como tratar seus dados corretamente para cada tipo de modelo não só economiza tempo, mas também garante que seus resultados sejam mais precisos e confiáveis.

Esperamos que este guia tenha esclarecido a importância dessa distinção e ajudado você a preparar melhor seus dados para análise. Se você gostou do conteúdo, compartilhe com seus colegas e continue acompanhando nosso blog para mais dicas e insights sobre Machine Learning!