Baseline

Olá Vitor, tudo bem com você?

Em todo problema de classificação se cria um baseline?

Em problemas de classificação, não é obrigatório, mas é altamente recomendável criar um modelo de baseline. O baseline serve como um ponto de partida que você pode usar para comparar o desempenho de modelos mais complexos. Isso ajuda a entender o quão melhor um modelo mais sofisticado está performando em comparação a uma abordagem mais simples e direta.

O que devo levar em consideração para criar um baseline?

Para criar um baseline, você geralmente escolhe uma abordagem simples e direta. Uma maneira comum de fazer isso é atribuir a classe mais frequente como previsão para todos os exemplos no conjunto de teste. Por exemplo, se você estiver lidando com um problema de classificação binária e a classe positiva for mais frequente, seu baseline atribuiria a classe positiva a todos os exemplos. Então, para criar um baseline, você não apenas precisa de um array com valores repetidos, mas sim de um array com valores que representem uma estratégia simples de previsão. Por exemplo, se estiver lidando com um problema de classificação binária, seu array poderia conter apenas a classe mais frequente. No entanto, ao criar um baseline, é importante considerar a natureza do problema, a distribuição das classes no conjunto de dados, a disponibilidade de recursos e o objetivo final do seu modelo. Às vezes, um baseline simples pode fornecer uma referência útil para avaliar o desempenho de modelos mais complexos, mas em outros casos, pode não ser necessário ou representativo o suficiente. Então, de certa forma, dependerá do objetivo final.

Espero ter ajudado. Conte com o apoio do Fórum na sua jornada. Fico à disposição. Abraços e bons estudos!