Classificação e regressão em machine learning
Algoritmos de machine learning encontram padrões em dados. De forma geral, eles realizam essa tarefa usando dois tipos principais de modelos: modelos de classificação e regressão.
Modelos de Regressão
Modelos de regressão lidam com a previsão de valores contínuos. Estes são valores numéricos que teoricamente poderiam assumir qualquer valor em um intervalo. Portanto, modelos de regressão são usados para estimar uma função de mapeamento de variáveis de entrada para uma variável de saída contínua. Exemplos típicos de problemas de regressão são a previsão de variações na bolsa de valores ou nos preços no mercado imobiliário.
Geralmente, modelos de regressão são mais simples de implementar e seus resultados são de fácil interpretação. Quando há uma relação linear conhecida entre as variáveis independentes e dependentes, a regressão é o melhor algoritmo a ser utilizado devido à sua simplicidade. Ela pode fornecer medidas quantitativas, interpolação e predições precisas com intervalos de confiança.
Porém, os modelos de regressão baseiam-se em pressupostos que raramente se aplicam em cenários reais, como linearidade e independência de variáveis. Como consequência, eles podem não capturar totalmente a complexidade dos problemas reais. Para evitar isso, eles precisam ser bem treinados e testados.
Modelos de Classificação
Modelos de classificação se concentram em prever categorias discretas. Ou seja, categorias distintas com limites claros, como classificar e-mails como spam ou não spam, se uma notícia é verdadeira ou falsa, ou determinar se uma imagem contém um carro. Portanto, os modelos de classificação predizem um rótulo ou classe de saída discreta e categórica a partir de variáveis de entrada. Outros exemplos de classificação incluem classificar imagens em diferentes categorias de objetos e categorizar padrões comportamentais de clientes.
Os algoritmos de classificação podem efetivamente dividir conjuntos de dados em classes ou categorias discretas com base em vários parâmetros e gerar previsões precisas. Mas os algoritmos de classificação são geralmente mais complexos do que os modelos de regressão, pois precisam encontrar o limite de decisão ideal para separar classes.
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