6 etapas na modelagem preditiva para iniciantes em ciência de dados 

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A modelagem preditiva tornou-se recentemente uma ferramenta crucial na ciência de dados, pois permite que as empresas obtenham insights sobre seu desempenho futuro com base nas tendências presentes em dados históricos, por exemplo, compras de clientes ou visitas ao site. No entanto, algumas pessoas podem ser céticas sobre esta tecnologia inovadora e duvidar de sua utilidade, especialmente porque pode ser difícil de entender até mesmo para profissionais. Se você está entre aqueles que gostariam de aprender mais sobre modelagem preditiva, mas não sabe por onde começar, aqui estão seis etapas que o ajudarão a entender melhor esta poderosa tecnologia e desenvolver seu primeiro modelo preditivo até o final deste artigo! 

1) Compreender o básico 

Um dos maiores pontos fortes da ciência de dados é seu foco em medir e modelar o comportamento humano, o que requer um conhecimento completo de matemática avançada. Mas você não precisa de habilidades matemáticas avançadas para começar a usar métodos de modelagem preditiva. Para começar a modelagem preditiva como um iniciante, primeiro você precisa entender tudo sobre modelos de aprendizagem supervisionados e não supervisionados. O primeiro depende de dados de treinamento rotulados, enquanto o último depende apenas de entradas. Na prática, existem muitos tipos de ambos os modelos que você pode aplicar, dependendo de suas necessidades. Os modelos supervisionados incluem redes neurais artificiais (ANN), regressão logística, máquinas de vetores de suporte (SVM), árvores de decisão e florestas aleatórias, enquanto os não supervisionados incluem algoritmos de agrupamento, como agrupamento K-means e modelo de mistura gaussiana (detalharemos mais sobre isso em outras postagens). 

2) Coletar dados de treinamento 

A primeira etapa na modelagem preditiva é a coleta de dados. Isso significa coletar informações sobre as quais você gostaria de prever. Por exemplo, você pode estar interessado em prever preços de casas em uma determinada área. A coleta de dados de treinamento oferece a oportunidade de garantir que seu modelo funcione; se seus dados de treinamento não forem representativos da população que você deseja prever, não há por que seguir em frente. Certifique-se de que seus dados de treinamento incluam informações sobre variáveis independentes (aquelas que podem afetar os preços das casas), bem como variáveis dependentes (as coisas que são afetadas por variáveis independentes). Você não pode prever com precisão as mudanças em uma coisa sem entender como ela pode ser afetada por outra – e vice-versa. 

3) Identificar relações entre variáveis 

Uma das primeiras etapas em qualquer tarefa de modelagem preditiva é identificar quais variáveis estão relacionadas. Isso pode ser feito classificando seus dados existentes ou executando uma análise de correlação em cada par de variáveis. Isso ajudará a reduzir o sobre ajuste – quando você construir um modelo com base no ruído em vez de tendências reais em seus dados – bem como manter a complexidade baixa para que você tenha menos parâmetros para otimizar para cada ciclo de avaliação do modelo. Claro, é importante observar que, ao observar as relações entre dois conjuntos de dados, pode haver vários pares candidatos com correlações estatisticamente significativas. Nesses casos, faz sentido executar uma análise de regressão múltipla e verificar se todos os seus melhores pares fazem sentido intuitivamente quando combinados em um único modelo. 

4) Escolha os modelos apropriados 

Em ciência de dados, fazemos muitos testes e refinamentos. É importante não nos apegarmos muito às nossas ideias, pois podemos precisar mudar o curso no meio do caminho. Se você achar que uma versão do seu modelo não está funcionando ou se demorar mais do que o esperado, tudo bem. Corte suas perdas quando fizer sentido e tente outra coisa. Mas quando você puder ver como uma abordagem diferente pode ser mais eficiente ou eficaz do que o que você está fazendo agora, pode valer a pena explorar, mesmo que você já tenha perdido tempo em uma direção original. Você nunca sabe o que vai funcionar até tentar! Em outras palavras, mude as coisas conforme necessário, mas também determine quando é melhor manter um ângulo específico. Depois de decidir sobre uma estrutura básica para seu projeto de modelagem preditiva, como quantos recursos você deseja usar, tente alternar os modelos de lá para ver qual funciona melhor. 

5) Testar e refinar os modelos 

A próxima etapa em um projeto de modelagem preditiva é testar seu modelo. Faz previsões precisas? Em caso afirmativo, qual é a sua taxa de precisão? Existem certas variáveis que devem ser removidas de seu modelo porque não têm relação com sua variável de saída? Como você abordou a construção de um modelo preditivo? Foi apenas um tipo de processo de adivinhar e verificar ou havia uma estratégia concreta em vigor que o guiou em todas as etapas de preparação de dados, criação de modelo e validação? O que você aprendeu sobre seu projeto enquanto testava e refinava modelos? Quanto mais informações sobre como você criou esses modelos, mais fácil será para outras pessoas usá-los. A criação de postagens detalhadas ajudará os leitores a usar o que você construiu. Por fim, conclua explicando por que esses detalhes são importantes. Diga algo como: Para meus projetos anteriores, tendia a implementar soluções por tentativa e erro, em vez de adotar uma abordagem analítica organizada. Isso mostra a outras pessoas que estão trabalhando em problemas semelhantes o que pode acontecer se eles adotarem uma abordagem menos do que organizada para seus problemas, o que pode economizar tempo no caminho! 

6) Mantenha seu modelo sempre aprendendo 

Manter seu modelo sempre aprendendo é fundamental. Manter seus dados atualizados, relevantes e interessantes é fundamental se você deseja manter a precisão preditiva. Embora ter um conjunto de dados atual nem sempre seja prático, é importante atualizar regularmente seu software de modelagem com dados novos. Se você usar nossos algoritmos de ML ou qualquer outro algoritmo de aprendizado de máquina que aceite entrada de dados em tempo real, agora é o momento adequado para verificar se eles estão recebendo informações adicionais antes de adicionar mais casos de treinamento. Pode ser necessário executar modelos separados em dados antigos e novos; a frequência com que você precisa fazer isso depende do tipo de metodologia algorítmica que você usou inicialmente. Não custa nada repetir tudo a cada poucas semanas ou meses (mas, novamente, não há regras fixas). Isso só seria necessário quando houvesse mudanças significativas em uma das variáveis de seu negócio (ex: o preço mudou significativamente?). Caso contrário, continue fazendo o que estava fazendo.