Modelos de machine learning e distribuição de dados

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07.05.24

Entenda como a distribuição de dados afeta o desempenho de modelos de machine learning e aprenda a otimizar suas aplicações alimentadas por IA para obter a máxima performance.

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O que é distribuição de dados para modelos de machine learning?

Em machine learning, a distribuição de dados refere-se a como os pontos de dados são espalhados em um conjunto (dataset). Ela informa quão frequentemente certos valores ocorrem comparados a outros. Identificar a distribuição de dados em um conjunto fornece insights valiosos para garantir que os métodos apropriados sejam usados durante a modelagem em machine learning.

Ao analisar a distribuição de dados de um conjunto, os principais aspectos que costumam ser verificados incluem:

Variabilidade: determina o quanto os pontos de dados estão espalhados.

Forma da distribuição: verifica se a distribuição é normal, assimétrica ou uniforme.

Tendência central: calcula medidas como média, mediana e moda que descrevem o valor central da distribuição.

Por que a distribuição de dados é importante no aprendizado de máquina?

Entender a distribuição de dados é importante em machine learning por vários motivos:

Identificação de vieses ocultos: a maneira como os dados de um conjunto são distribuídos pode levar um algoritmo a apresentar vieses. Entender a distribuição de dados auxilia na mitigação desses efeitos.

Pré-processamento: visualizar a distribuição de dados pode ajudar a identificar discrepâncias como a presença de outliers, assimetria e outros problemas de qualidade de dados que podem exigir pré-processamento específicos ou ainda a aquisição de mais dados.

Seleção de modelo: conhecer a distribuição auxilia na seleção dos algoritmos e modelos de machine learning que se ajustam melhor aos dados. Muitas técnicas de machine learning, como regressão linear, assumem que os dados seguem uma distribuição normal.

Generalização: a distribuição de dados fornece insights sobre o quão bem um modelo generalizará seus resultados para dados novos.

Tomada de decisão: conhecer a distribuição de dados é fundamental para tomar decisões com base nos resultados de um modelo de machine learning.

Técnicas para analisar a distribuição de dados

Existem várias formas para verificar a distribuição de dados de um conjunto para seu uso em modelos de machine learning. Entre as abordagens principais estão:

1. Medidas estatísticas

Medidas estatísticas envolvem principalmente a verificação de tendência central (métricas como média, mediana e moda) para entender o “centro” dos dados e verificação de dispersão (usando medidas como desvio padrão, variância e intervalo interquartil).

2. Técnicas de visualização de dados

Vários tipos de gráficos podem ser usados para auxiliar na verificação da distribuição de dados para modelos de machine learning. Entre os tipos mais comumente empregados estão:

Histogramas: Esses gráficos de barras mostram a frequência dos pontos de dados em diferentes intervalos de valores, fornecendo uma representação visual da sua distribuição. Veja abaixo um exemplo de código para plotar um histograma.

				
					import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

# Dados aleatórios para propósito de demonstração 
np.random.seed(10)
data = np.random.randn(100)

# Exemplo de histograma
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.hist(data, bins=10, color="lightskyblue")
plt.xlabel("Valor")
plt.ylabel("Frequência")
plt.title("Histograma")
plt.grid(True)
plt.savefig('hist.png')

Estimativa de Densidade do Kernel (KDE): assim como os histogramas, os gráficos KDE mostram como os dados de um conjunto estão espalhados por um intervalo de valores. Mas, em vez de barras, o KDE usa uma curva suave para representar a densidade de probabilidade.

				
					# Exemplo de KDE plot
plt.figure(figsize=(8, 4))
sns.kdeplot(data, color="lightcoral", linewidth=5)
plt.xlabel("Valor")
plt.ylabel("Densidade")
plt.title("KDE Plot")
plt.grid(True)
plt.savefig('kde.png')

Boxplots: gráficos que exibem a mediana, quartis e outliers, ajudando a identificar assimetrias e possíveis anomalias.

				
					# Exemplo de boxplot
plt.figure(figsize=(8, 4)) 
sns.boxplot(data=data, boxprops={"facecolor": (.3, .5, .7, .5)},
    medianprops={"color": "r", "linewidth": 2},)
plt.xlabel("Valor")
plt.ylabel("Dado")
plt.title("Box Plot")
plt.grid(True)
plt.savefig('boxplot.png')