
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.
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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