Glossário

Modelação preditiva

O que é Modelação preditiva?

A modelação preditiva é o núcleo técnico da análise preditiva: com dados de exemplo de resultados conhecidos, constrói-se um modelo que prevê um valor ou uma classe para casos novos. Entre os métodos comuns contam-se a regressão, as árvores de decisão, as florestas aleatórias e as redes neuronais. Um modelo pode, por exemplo, estimar o preço de um imóvel a partir da área, da localização e do ano de construção. Antes da utilização, é testado com dados reservados para detetar o sobreajuste.

Temas

modelação
previsão
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Termos relacionados

Análise preditiva

A análise preditiva utiliza dados históricos, estatística e aprendizagem automática para estimar acontecimentos futuros prováveis. Responde a perguntas como: que clientes estão prestes a cancelar? De quanto stock será necessário no próximo mês? Quando é provável que uma máquina avarie? Os resultados são probabilidades, não certezas. O seu valor depende muito da qualidade dos dados e de as previsões se refletirem efetivamente em decisões e processos.

análise de dados
previsão
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Regressão linear

A regressão linear é um método estatístico que descreve a relação entre uma variável-alvo e um ou mais preditores através de uma reta ou de um plano. Os coeficientes são geralmente escolhidos de modo a minimizar a soma dos quadrados dos desvios. O método é fácil de compreender e interpretar: por exemplo, pode estimar quanto sobe a receita quando o orçamento de publicidade aumenta 1000 €. Atinge os seus limites em relações não lineares.

Estatística
Previsão
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Regressão com floresta aleatória

A regressão com floresta aleatória (random forest) prevê valores numéricos combinando muitas árvores de decisão. Cada árvore é treinada com uma amostra aleatória dos dados e uma seleção aleatória de características; o resultado é a média das previsões de todas as árvores. Isto torna o método mais robusto e menos propenso ao sobreajuste do que uma árvore isolada. É utilizada, por exemplo, em previsões de vendas, estimativas de preços ou da procura de energia – muitas vezes como ponto de partida sólido para dados tabulares.

regressão
método de ensemble
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Validação cruzada

A validação cruzada é um método para verificar em que medida um modelo generaliza para dados novos, nunca vistos. Na validação cruzada k-fold, os dados são divididos em k partes; o modelo é treinado k vezes em k−1 partes e testado de cada vez na parte restante, após o que os resultados são calculados em média. Isto ajuda a detetar o sobreajuste e a comparar modelos ou configurações de forma justa, sobretudo quando há poucos dados.

Avaliação de modelos
Validação
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