Implementando em Aprendizado de Máquina Calibração de Probabilidades Programado em Python

Por Vitor Amadeu Souza

Código do livro: 840139

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Informática, Engenharia E Tecnologia

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Sinopse

Em muitos cenários críticos, como diagnósticos médicos, detecção de fraudes ou sistemas autônomos, é essencial que as probabilidades preditas por um modelo representem de forma fiel a confiança real nas decisões. Essa habilidade, chamada calibração de probabilidades, garante que uma previsão de 80% de chance realmente corresponda a 80% de acertos no mundo real. Neste estudo prático, exploramos as principais técnicas de calibração utilizadas em aprendizado de máquina supervisionado: Platt Scaling, Isotonic Regression e a comparação com o modelo original não calibrado.

Utilizando o Random Forest Classifier da biblioteca scikit-learn, implementamos um experimento completo com geração de dados sintéticos, ajuste de modelos, plotagem de curvas de calibração e cálculo da métrica Brier Score, permitindo uma avaliação objetiva e visual da confiabilidade das probabilidades geradas.

Este exemplo é ideal para estudantes, cientistas de dados e profissionais que desejam entender como transformar modelos acurados em modelos confiáveis, servindo como base para aplicações mais robustas e interpretáveis em machine learning.

Características

Número de páginas 112
Edição 1 (2025)
Formato A5 (148x210)
Acabamento Brochura c/ orelha
Tipo de papel Coated Silk 90g
Idioma Português

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Fale com o autor

Vitor Amadeu Souza

Doutorando em Engenharia, Mestre em Física (CBPF), especialista em Eng.Robótica, Eng.Elétrica, Eng. Eletrônica e Eletromecânica, Eng.Telecomunicações, Eng.Controle e Automação, Eng.Biomédica, Eng.Instrumentação, Eng.Industrial 4.0, Eng.Dados, Eng.Computação, Eng.Software, Eng.Redes e Segurança de Dados, Eng.DevOps, Eng.Mecatrônica, Eng. Sistemas Embarcados, Eng.Manufatura Mecânica, Eng.Confiabilidade, Eng.Manutenção, Eng.Qualidade, Eng.Materiais, Eng.Produção, Eng. Produto, Eng.Embalagem, Eng. Transportes, Eng.Rodoviária, Eng.Suprimentos, Eng.Conhecimento, Eng.Negócios, Eng.Projetos, Eng.Energias Renováveis, Eng.Processos, Eng. Metalúrgica, Eng.Química, Eng.Ambiental, Arquitetura de Software, Cloud Computing, Machine Learning e IA, Internet das Coisas, Ciência de Dados, Full Stack, Estatística Aplicada, Bioestatística e Gerenciamento de Projetos.

MBA em Eng. Econômica, Análise de Dados e Web 3.0. Bacharel em Engenharia de Computação, Licenciado em Matemática, Física, Química e Filosofia, Analista de Sistemas e Técnico em Eletrônica, Eletrotécnica, Telecomunicações, Informática, Logística, Comércio, Administração e Meio Ambiente atuando na área de projetos elétricos, eletrônicos, automação, sistemas embarcados, firmware e software há vários anos.

Desenvolvo projetos de hardware e software voltados para a área industrial, automotiva, médica, científica, comercial, automação dentre outras sob demanda. Professor universitário e administrador da Cerne Tecnologia, empresa voltada para desenvolvimento de projetos embarcados, comercialização de kits didáticos e educação tecnológica na área de MCU, FPGA, linguagens de programação, desenvolvimento de projetos e layout de circuito impresso.

Ao longo dos anos escrevi vasto acervo literário técnico e científico, além de ser associado à Sociedade Brasileira de Computação (SBC). Alguns temas abordados: DFT, FFT, PDS, CAN, MODBUS, LIN, TCP/IP, Filtros digitais, Sistemas digitais, Sistemas de Potência, Big Data, Grafos, PID, Fuzzy, FPGA, VHDL, Verilog, CLP, DSC, DSP, ARM, inversor de frequência, soft-starter, energia solar, IoT, LoRa, Java, php, JS, REST, Spring Boot, Spark, CSS, SQL, VB, VC#, Perceptron, Robô NAO, UML, React, dentre outros.

O catálogo completo está publicado no Clube de Autores (http://bit.ly/4gwnt78).

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