Boa tarde, professora!
Na seleção de melhores modelos, quais critérios eu posso utilizar para selecionar a combinação dos mellhores parâmetros?
Eles podem ser avaliados de forma conjunta e de forma individual? Se sim, como eu faço isso?
Obrigada! :)
Oi, Aline, tudo bem?
Na seleção de melhores modelos, quando se trata de otimização de hiperparâmetros, existem alguns critérios que você pode utilizar para selecionar a combinação dos melhores parâmetros.
Primeiro, é essencial definir uma métrica de avaliação que seja relevante para o seu problema. No caso de regressão, como você está trabalhando com a árvore de decisão, o coeficiente de determinação (R²) é uma escolha comum. Essa métrica ajuda a entender o quão bem o seu modelo está capturando a variabilidade dos dados.
Além disso, utilize técnicas como a validação cruzada (Cross Validation) para garantir que o modelo está generalizando bem para dados não vistos. Isso envolve dividir seu conjunto de dados em múltiplos subconjuntos e treinar o modelo em diferentes combinações desses subconjuntos, como foi feito com o KFold.
Ferramentas como RandomizedSearchCV ou GridSearchCV no Scikit-learn são alternativas para testar diferentes combinações de hiperparâmetros de forma sistemática.
Por fim, sim, você pode avaliar os parâmetros de forma conjunta e individual. A análise conjunta é feita ao testar combinações de múltiplos parâmetros simultaneamente, como no RandomizedSearchCV. Para análise individual, você pode fixar todos os parâmetros exceto um e observar como a variação desse único parâmetro afeta o desempenho do modelo.
Por exemplo, se você estiver ajustando a profundidade máxima da árvore (max_depth), pode fixar os outros parâmetros e variar apenas esse para ver seu impacto específico. No entanto, a análise conjunta geralmente oferece uma visão mais completa, pois considera as interações entre diferentes parâmetros.
Espero ter ajudado.
Qualquer dúvida que surgir, compartilhe no fórum. Abraços e bons estudos!