Boas perguntas, William,
Fatores que podem causar "azar":
- Desbalanceamento de classes: Como mencionado pelo professor, ter muitas amostras de uma classe e poucas de outras.
- Amostras não representativas: Se as amostras de treino ou teste não representam bem a distribuição real dos dados.
- Outliers: Presença de dados atípicos que podem distorcer o aprendizado ou a avaliação.
- Variabilidade natural: Em conjuntos pequenos, a variabilidade natural dos dados pode ter um impacto maior.
- Correlações espúrias: Relações falsas entre variáveis que parecem significativas apenas por acaso.
- Sobreposição de características: Quando classes diferentes têm características muito similares em um subconjunto pequeno.
- Complexidade do modelo vs. tamanho do dataset: Um modelo muito complexo para poucos dados pode capturar ruído.
Situações que podem gerar "sorte" ou falsos positivos:
- Overfitting acidental: O modelo se ajusta perfeitamente aos dados de teste por coincidência.
- Vazamento de dados: Informações do conjunto de teste influenciam indevidamente o treinamento.
- Padrões aleatórios: Em conjuntos pequenos, padrões aleatórios podem parecer significativos.
- Vieses de seleção: A forma como os dados foram coletados favorece certos resultados.
- Características irrelevantes com correlação acidental: O modelo aprende relações que não são generalizáveis.
- Distribuição enviesada: A distribuição dos dados de teste favorece as tendências do modelo.
Para mitigar esses problemas:
- Aumente o tamanho do dataset, se possível.
- Use técnicas de reamostragem como bootstrapping.
- Faça análises estatísticas detalhadas dos conjuntos de treino e teste.
- Utilize múltiplas métricas de avaliação.
- Implemente validação cruzada ou, se não for possível, repita o treinamento com diferentes divisões treino/teste.
- Analise cuidadosamente os erros e acertos do modelo.
- Use técnicas de regularização para prevenir overfitting.
- Considere modelos mais simples para datasets pequenos.
Espero ter ajudado, William.
