Aprendizagem automática aplicada e IA para engenheiros

Capítulo 3. Modelos de classificação

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O modelo de aprendizagem de máquina apresentado no capítulo anterior utilizou várias formas de regressão para prever as tarifas de táxi com base na distância a percorrer, no dia da semana e na hora do dia. Os modelos de regressão prevêem resultados numéricos e são amplamente utilizados na indústria para prever vendas, preços, procura e outros números que orientam as decisões empresariais. Igualmente importantes são os modelos de classificação, que prevêem resultados categóricos, como, por exemplo, se uma transação com cartão de crédito é fraudulenta ou que letra do alfabeto representa um carácter escrito à mão.

A maior parte dos modelos de classificação dividem-se em duas categorias: modelos de classificação binária, em que existem apenas dois resultados possíveis, e modelos de classificação multiclasse, em que existem mais de dois resultados possíveis. Em ambos os casos, o modelo atribui uma única classe, ou etiqueta de classe, a uma entrada. Menos comuns são os modelos de classificação multirrótulo, que podem classificar uma única entrada como pertencente a várias classes - por exemplo, prever que um documento é um artigo sobre aprendizagem automática e um artigo sobre genómica. Alguns também podem prever que uma entrada não pertence a nenhuma das classes possíveis .

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