Parte 1: Precisão, Revocação e Matriz de Confusão
O palestrante inicia explicando um modelo de regressão logística aplicado a um conjunto de dados chamado “cerveja” para prever se alguém passou em um teste ou não, alcançando uma precisão de 86%. Ele apresenta a matriz de confusão, destacando seus quatro quadrantes (verdadeiros positivos, verdadeiros negativos, falsos positivos e falsos negativos) e a importância de considerar diferentes métricas dependendo do problema.
Parte 2: Outras Métricas e Exemplos
O palestrante explica outras métricas, como revocação, especificidade e sua importância na avaliação do desempenho de um modelo de aprendizado de máquina, com exemplos de detecção de fraude e aprovação de crédito.
Parte 3: Probabilidade e Limiarização
O palestrante explica o conceito de probabilidade e limiarização em modelos de aprendizado de máquina, utilizando um exemplo com um conjunto de dados de avaliações de cerveja para demonstrar como extrair probabilidades de uma saída de modelo e como usá-las para fazer previsões.
Parte 4: Matriz de Confusão e Métricas
O palestrante demonstra como criar uma matriz de confusão e calcular métricas como precisão, revocação, precisão e pontuação F1 usando um conjunto de dados, destacando a importância de entender a distinção entre valores de probabilidade e rótulos de classe.
Projeto de Predição de Churn
O palestrante também trabalha em um projeto de predição de churn em uma plataforma de streaming, utilizando informações do usuário como recência, frequência e histórico de transações. O objetivo é desenvolver um algoritmo para identificar usuários propensos a parar de usar a plataforma. O palestrante discute conceitos como seleção de recursos, pré-processamento de dados, avaliação de modelo e importância de experimentar com diferentes abordagens.
O vídeo também cobre tópicos como árvores de decisão, avaliação de performance de modelo e possibilidade de sobreajuste. Em resumo, o vídeo apresenta uma visão geral abrangente de avaliação de performance de modelos de aprendizado de máquina, destacando a importância de entender variabilidade e probabilidade.