Gostaria de saber como deixar o modelo mais apurado.
Obrigado!
Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
Gostaria de saber como deixar o modelo mais apurado.
Obrigado!
Oi, Rodolfo! Tudo bem com você?
Desculpa a demora em te trazer uma resposta.
O hamming loss é uma métrica que avalia a precisão de um modelo multiclasse, no qual ele compara a quantidade de resultados incorretos com o número de resultados totais que o modelo pode dar. Então se é uma métrica que avalia a precisão do modelo, diminuímos ela melhorando a classificação do modelo.
Existem várias técnicas que melhoram a classificação de um modelo NLP, muitas delas estão bem explicadas no artigo NLP-based Data Preprocessing Method to Improve Prediction Model Accuracy (em português, Método para pré-processamento de dados baseado em NLP para melhorar a precisão do modelo). OBS: Infelizmente os artigos estão em inglês, então, caso tenha dificuldade em relação a este idioma, indico que tente utilizar o tradutor do navegador, para conseguir efetuar a leitura em português, mas qualquer dúvida ou dificuldade estarei à disposição.
Bons estudos!