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Signo no modelo, vale?

Certo dia, uma amiga, da área de modelagem também, me disse a seguinte frase “se eu colocar signo, e for significativo, então eu uso no meu modelo”. Eu esperaria esse comentário de uma pessoa com zero conhecimento em econometria, ou um terraplanista, mas escutar isso de alguém envolvido com data science, me surpreendeu muito. Convenhamos, achar que a posição dos planetas no momento em que a pessoa nasce, significa algo, é muito leviano. Para não dizer outra coisa.

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Muitos posts sobre manipulação de dados?

Às vezes eu tenho vontade de escrever mais sobre técnicas de modelagem estatística, mas me falta tempo por conta do trabalho, mestrado e outros hobbies além do blog. Postar alguma coisa de SAS e R é mais fácil, pois passo boa parte do dia manipulando dados nessas ferramentas. Continuar a ler “Muitos posts sobre manipulação de dados?”

Empréstimos inteligentes para pessoas sem histórico de crédito

 

Muitas pessoas não sabem o que faz uma pessoa que trabalha com modelagem estatística. E olha que isso pode estar presente no job description de muitos cargos: analista de risco de crédito, inteligência de cobrança, inteligência de mercado, cientista de dados, CRM, big data, pesquisa de mercado, só para citar alguns.

Então vai aí um exemplo prático, e nobre, do uso de modelagem estatística e mineração de dados:

 

Explicando overfitting com uma anedota

Uma anedota bem interessante foi sugerida por uma escritora do Quora chamada Divya Sharma:

O pequeno Bobby ama cookies. Sua mãe faz cookies de gotas de chocolate todos os domingos. Porém, o mundo não é o ideal e os cookies não possuem o mesmo sabor todo domingo. Alguns domingos eles estão mais saborosos, outros domingos eles não estão tão bons. Sendo o pequeno menino curioso que é, Bobby decide descobrir quando os cookies ficam mais saborosos e quando não ficam.

A primeira observação que ele faz é que o número de gotas de chocolate varia de cookie pra cookie e essa é praticamente a única coisa observável que varia entre os cookies.

Agora, Bobby começa a tomar notas todos os domingos.

Depois de sete domingos, as suas notas parecem com algo assim:

Domingo 1 – No. de Gotas de Chocolate: 7; Sabor: Ótimo
Domingo 2 – No. de Gotas de Chocolate: 4; Sabor: Bom
Domingo 3 – No. de Gotas de Chocolate: 2; Sabor: Ruim
Domingo 4 – No. de Gotas de Chocolate: 5; Sabor: Horrível
Domingo 5 – No. de Gotas de Chocolate: 3; Sabor: Mais ou menos
Domingo 6 – No. de Gotas de Chocolate: 6; Sabor: Horrível

Isso parece bem direto. Quanto maior o número de gotas de chocolates, mais saboroso o cookie, com exceção das anotações de domingo 4 e domingo 6, que contradizem esta hipótese. O que o pequeno Bobby não sabe é que sua mãe esqueceu de colocar açúcar nos cookies de domingo 4 e domingo 6.

Como Bobby é uma pequena criança inocente, ele não sabe que o mundo está longe do ideal e que coisas como aleatoriedade e ruído são parte integral dele. Ele também não sabe que há fatores que não são diretamente observáveis. Porém, eles afetam o resultado de nossos experimentos. Então, ele conclui que o cookies ficam mais gostosos na medida que o número de gotas de chocolate aumentam quando há menos que 5 gotas de chocolate e mais que 6, mas caem drasticamente quando o número de gotas de chocolate é 5 ou 6.

Ele levantou uma hipótese muito complexa, e, não vamos nos esquecer, incorreta, para explicar como o sabor dos cookies variam porque ele tentou explicar e justificar as anotações de cada um dos domingos. Isso é chamado sobreajuste. Tentar explicar/justificar o máximo de observações possíveis com uma hipótese extremamente complexa – e possivelmente incorreta.

Se ele tivesse escolhido tratar o domingo 4 e o domingo 6 como ruídos, a hipótese  dele teria sido mais simples e relativamente mais correta.

Traduzido de https://www.quora.com/What-is-an-intuitive-explanation-of-overfitting/answer/Divya-Sharma-2?srid=GcIk

Overfitting e Cross Validation

Um termo bem comum de se encontrar quando o assunto é modelagem é overfitting. É até bonito de se dizer. Overfitting ocorre quando o seu modelo se ajusta perfeitamente aos seus dados, ou seja, o modelo serve só para os dados da base que foi utilizada para a sua construção. O que ocorre é que nesse caso o modelo passa em diversos testes de precisão com o conjunto de dados utilizados, porém, não serve para predição. Em outras palavras, como alguns cientistas de dados costumam dizer, o seu modelo aprender os dados da base treino ao invés de aprender o todo e ser capaz de fazer previsões. A grosso modo, isso ocorre quando você possui uma alta complexidade e muitos parâmetros se comparado com a base de desenvolvimento. Nesse caso, o modelo serve somente para os dados utilizados no desenvolvimento e suas previsões serão fracas. Continuar a ler “Overfitting e Cross Validation”