Processamento de Dados Eficiente para Previsões Melhores

Este artigo analisa diferentes métodos de processamento de dados para melhorar previsões, especialmente para modelos de classificação binária, como os que usam eXtreme Gradient Boosting (XGBoost). Usamos três tipos diferentes de conjuntos de dados criados com várias complexidades, além de um conjunto de dados do mundo real do Lending Club. Examinamos uma variedade de métodos para selecionar características importantes, lidar com dados categóricos e preencher valores ausentes. O foco é entender como esses métodos funcionam e quais são os melhores em diferentes situações.

#Introdução

Nos últimos anos, bancos e empresas de tecnologia financeira têm usado cada vez mais dados para guiar a tomada de decisões, especialmente ao emprestar dinheiro para indivíduos. À medida que coletam uma quantidade enorme de dados, se torna crucial preparar essas informações corretamente para maximizar o desempenho de seus modelos, o que pode impactar lucros e perdas. Existem vários métodos para preparar dados, conhecidos coletivamente como pré-processamento.

Este artigo tem como objetivo analisar o desempenho de diferentes métodos de pré-processamento em três áreas: seleção de características, tratamento de categóricos e imputação de nulos. Ao examinar como os métodos populares se comportam, esperamos esclarecer seu uso prático.

#Métodos de Seleção de Características

Selecionar as características certas, ou variáveis de entrada, é vital para melhorar o desempenho do modelo. Focando apenas nas variáveis mais relevantes, conseguimos aumentar tanto a velocidade quanto a precisão dos modelos preditivos. Aqui estão os métodos que examinamos:

1. Redução do Coeficiente de Correlação: Isso envolve identificar e remover características que estão correlacionadas entre si, deixando apenas aquelas que fornecem informações únicas.

2. Regularização: Este método ajuda a limitar o número de características incluídas, adicionando uma penalidade por complexidade excessiva, eliminando efetivamente características menos importantes.

3. Importância das Características do XGBoost: O XGBoost tem maneiras integradas de medir quão importantes são as características com base em seu impacto nas previsões.

4. Importância das Características Baseada em Permutação: Essa técnica avalia a importância de uma característica medindo quanto a performance cai quando os valores da característica são embaralhados.

5. Eliminação Recursiva de Características: Este método remove progressivamente as características menos importantes com base no desempenho do modelo até atingir um número especificado.

Nossas descobertas sugerem que nem todos os métodos têm um desempenho igualmente bom em vários conjuntos de dados. Por exemplo, enquanto alguns métodos podem funcionar bem para estruturas de dados mais simples, outros podem se beneficiar significativamente mais em estruturas complexas.

#Métodos de Tratamento de Categóricos

Variáveis categóricas são aquelas que representam categorias ou grupos ao invés de números contínuos. Como a maioria das técnicas de modelagem requer entradas numéricas, exploramos diferentes maneiras de converter dados categóricos em um formato utilizável:

1. One-Hot Encoding: Essa técnica transforma cada categoria em uma nova variável binária, indicando a presença ou ausência daquela categoria.

2. Codificação Helmert: Este método compara cada categoria à média das categorias subsequentes, ajudando a preservar algumas informações enquanto reduz o número total de características.

3. Codificação de Frequência: Este método substitui cada categoria pela proporção de ocorrências nos dados, mantendo o espaço das características gerenciável.

4. Codificação Binária: Essa técnica transforma rótulos de categorias em números binários, oferecendo uma forma eficiente de lidar com características de alta cardinalidade.

A escolha do método pode impactar significativamente como um modelo se sai bem. Por exemplo, enquanto a codificação de frequência pode funcionar bem para categorias mais complexas, a codificação one-hot pode ser melhor para casos mais simples. Assim, é essencial considerar a natureza dos dados antes de decidir uma estratégia de codificação.

#Métodos de Imputação de Nulos

Valores ausentes, ou nulos, são um problema comum na análise de dados. Existem vários métodos para preencher essas lacunas, e nosso estudo analisou as seguintes abordagens:

1. Imputação pela Média: Esse método simples substitui os valores ausentes pela média dos valores existentes.

2. Imputação pela Mediana: Semelhante à média, mas usa o valor mediano, que pode ser mais adequado para dados assimétricos.

3. Imputação de Indicador de Ausência: Este método cria uma nova variável indicando se um valor estava ausente, permitindo que o modelo aprenda com a ausência de dados.

4. Imputação por Decil: Essa técnica substitui valores ausentes com base na média dos valores em um segmento ou decil específico dos dados.

5. Imputação por Agrupamento: Aqui, grupos são formados com base em semelhanças nos dados, e valores ausentes são preenchidos usando o valor médio do grupo correspondente.

6. Imputação por Árvore de Decisão: Este método constrói uma árvore de decisão para prever os valores ausentes com base em outras características nos dados.

Nossas comparações mostraram que diferentes métodos de imputação geram resultados variados, com alguns apresentando desempenho melhor do que outros dependendo do contexto.

#Resultados e Observações

Ao comparar os métodos acima em cenários práticos, fizemos várias observações notáveis:

#Seleção de Características

Para a seleção de características, descobrimos que a importância baseada em permutação e a regularização não eram as melhores abordagens. O desempenho variou bastante, especialmente em conjuntos de dados com interações locais. Escolher características com base em sua importância através do ganho resultou nos resultados mais consistentes, levando a um desempenho melhor no geral.

#Tratamento de Categóricos

Na nossa análise do tratamento de categóricos, a codificação de frequência frequentemente teve um desempenho ruim em dados estruturados. Para categorias simples, a codificação one-hot foi altamente eficaz, enquanto em cenários mais complexos, métodos como a codificação Helmert mostraram melhores resultados. É crucial adaptar o método à estrutura dos dados.

#Imputação de Nulos

Quando se tratou de lidar com valores ausentes, a imputação de indicador de ausência se destacou como o método mais eficaz. Isso nos permitiu aproveitar a presença de dados ausentes em vez de ignorá-los. Enquanto métodos mais simples como a imputação pela média e mediana tinham seus usos, eles não se adaptavam bem às relações inerentes dentro dos dados.

#Direções Futuras

O estudo destacou várias áreas para trabalhos futuros. Embora tenhamos focado principalmente em modelos XGBoost, outras técnicas de aprendizado de máquina podem mostrar resultados diferentes com os mesmos métodos de pré-processamento. Ampliar nossa análise para incluir algoritmos mais variados poderia fornecer uma compreensão mais abrangente das melhores práticas para o pré-processamento de dados.

Além disso, nossa análise assumiu distribuições específicas e tipos limitados de características. Pesquisas futuras poderiam explorar diferentes tipos de distribuições e incorporar conjuntos de dados mais amplos e diversos para uma perspectiva mais ampla.

#Conclusão

O pré-processamento é um passo crítico no desenvolvimento de modelos preditivos, mas não existem padrões universais para as melhores práticas. Muitas organizações contam com a experiência de cientistas de dados para escolher métodos apropriados com base nas características específicas de seus dados.

Este artigo teve como objetivo preencher essa lacuna ao comparar vários métodos de pré-processamento e fornecer observações claras sobre seu desempenho. Aprendemos que métodos específicos podem não ser sempre ótimos em diferentes conjuntos de dados, e o contexto é fundamental ao escolher técnicas para seleção de características, tratamento de categóricos e imputação de valores ausentes.

Ao entender os pontos fortes e fracos desses métodos, esperamos ajudar os profissionais a tomarem decisões informadas que melhorem seus esforços de modelagem.