[Dúvida] Escolhendo hiperparâmetros

Oii Alberto, tudo bem?

A escolha de hiperparâmetros realmentepode variar bastante dependendo do problema específico que você está tentando resolver e do tipo de modelo que você está usando.

No caso de árvores de decisão e florestas aleatórias, os hiperparâmetros como max_depth, min_samples_leaf e min_samples_split são cruciais para controlar a complexidade do modelo e evitar o overfitting.

• max_depth: Este parâmetro controla a profundidade máxima da árvore. Uma profundidade maior pode aumentar a capacidade do modelo de capturar relações mais complexas nos dados, mas também pode levar a um modelo excessivamente complexo que se ajusta demais aos dados de treinamento (overfitting). Em geral, você pode começar com valores mais baixos e aumentar gradualmente, observando se o desempenho do modelo melhora em dados de validação.

• min_samples_leaf: Este parâmetro determina o número mínimo de amostras que um nó folha deve ter. Aumentar esse valor pode suavizar o modelo e evitar um ajuste excessivo, pois impõe uma restrição maior na divisão de nós, resultando em folhas com mais amostras.

• min_samples_split: Similar ao min_samples_leaf, mas refere-se ao número mínimo de amostras necessárias para dividir um nó interno. Aumentar esse valor pode prevenir que o modelo seja muito detalhista, limitando as divisões a casos onde há um número suficiente de observações.

Então, a escolha de dar mais importância a um hiperparâmetro em relação a outro depende de como cada ajuste impacta a performance do seu modelo em relação ao overfitting e underfitting. Uma prática é usar técnicas como validação cruzada e ajuste de grade (grid search) para experimentar combinações de valores de hiperparâmetros e encontrar a configuração que oferece o melhor equilíbrio entre viés e variância.

Um abraço e bons estudos.

Mas existe algum indicador onde mostra que seria ideal testar algum desses hiperparâmetros? Podemos testar todos eles, mas gostaria de saber se existe algum padrão.

Oii Alberto,

Testar diferentes hiperparâmetros é uma prática comum na busca pela melhor configuração do modelo. Embora não haja um padrão definitivo sobre qual hiperparâmetro testar primeiro, existem algumas diretrizes que podem te ajudar na decisão:

1. Conhecimento do domínio do problema: Se você tem insights sobre como os dados se comportam ou sobre a natureza do problema que tá resolvendo, pode começar ajustando os hiperparâmetros que parecem mais relevantes com base nesse conhecimento.

2. Importância teórica dos hiperparâmetros: Em alguns casos, a literatura ou a teoria por trás do algoritmo que você tá usando pode sugerir a importância de certos hiperparâmetros sobre outros. Por exemplo, em árvores de decisão, geralmente se começa ajustando a profundidade da árvore (max_depth) porque isso afeta diretamente a complexidade do modelo.

3. Experimentação sistemática: Uma abordagem comum é usar técnicas de ajuste de grade (grid search) ou busca aleatória para testar diferentes combinações de hiperparâmetros. Nesse caso, não há necessariamente uma ordem específica para testar os hiperparâmetros, pois todos eles são explorados em conjunto.

4. Validação cruzada: A validação cruzada é uma técnica essencial para avaliar o desempenho do modelo em diferentes configurações de hiperparâmetros. Ao realizar a validação cruzada, você pode observar como o desempenho do modelo varia com diferentes valores de hiperparâmetros e, assim, identificar quais configurações são mais promissoras.

Então, não existe uma regra rígida sobre qual hiperparâmetro testar primeiro, mas é importante considerar o contexto específico do problema, a teoria por trás do algoritmo e realizar experimentos sistemáticos utilizando técnicas como validação cruzada para encontrar a melhor configuração do modelo.

Um abraço!