Avaliação de Desempenho de Modelos de Machine Learning: Métricas Básicas
Avaliar o desempenho de modelos de machine learning é uma etapa fundamental para garantir que eles estejam fazendo previsões corretas e úteis. Existem várias métricas que nos ajudam a medir como o modelo se comporta, dependendo do tipo de problema: classificação, regressão ou clustering. Vamos ver algumas das mais importantes!
1. Para Modelos de Classificação
Modelos de classificação são aqueles que classificam dados em categorias, como “spam” e “não spam” em e-mails. As principais métricas para medir seu desempenho são:
- Acurácia: mede a proporção de previsões corretas. Ideal quando as classes estão equilibradas.
- Precisão: indica a taxa de previsões corretas para uma classe específica (exemplo: quantos "spam" detectados realmente são spam).
- Revocação (Recall): mede quantos dos casos reais de uma classe o modelo conseguiu identificar.
- F1-Score: é uma média da precisão e revocação. Boa para situações em que há um desbalanceamento entre as classes.
2. Para Modelos de Regressão
Modelos de regressão fazem previsões numéricas, como preços ou temperaturas. Algumas métricas úteis para avaliar esses modelos incluem:
- MAE (Erro Médio Absoluto): média das diferenças absolutas entre o valor previsto e o valor real. Indica o erro médio nas previsões.
- MSE (Erro Quadrático Médio): mede o erro ao quadrado, dando mais peso a erros grandes.
- R² (Coeficiente de Determinação): mostra o quanto o modelo explica da variabilidade dos dados (0 a 1). Quanto mais próximo de 1, melhor o modelo.
3. Para Modelos de Clustering
Modelos de clustering agrupam dados semelhantes sem rótulos. Duas métricas comuns são:
- Coeficiente de Silhueta: mede o quão bem cada ponto está agrupado, onde valores próximos de 1 indicam bom agrupamento.
- Índice de Davies-Bouldin: avalia a qualidade do agrupamento, com valores mais baixos indicando melhores clusters.
Conclusão
Essas métricas ajudam a identificar se um modelo é adequado para o problema que estamos tentando resolver. Escolher a métrica certa é essencial para entender o desempenho e tomar decisões sobre ajustes e melhorias no modelo.
