O que significa "Bairros Locais"?

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Vizinhanças locais se referem à área pequena em torno de um ponto específico em um espaço de dados. No contexto de modelos que preveem resultados com base em dados, as vizinhanças locais ajudam a entender como o modelo se comporta quando há pequenas mudanças nos dados de entrada.

Quando um modelo faz uma previsão, pode ser útil ver o que rola se a gente ajustar um pouco a entrada. Observando isso, conseguimos perceber se as previsões do modelo mudam muito ou só um pouquinho. Se as previsões continuam parecidas com pequenas alterações, dá pra dizer que o modelo é estável e confiável.

Esse conceito é importante quando usamos modelos em áreas críticas como finanças ou saúde. Um modelo estável nos dá mais confiança de que ele vai fazer boas previsões mesmo com pequenas variações nos dados.

Em resumo, vizinhanças locais ajudam a gente a avaliar quão consistente e confiável um modelo é, examinando suas reações a pequenas mudanças nos dados de entrada.