O que significa "Mudança de Rótulo"?
Índice
- Como Funciona
- Problemas Causados pela Mudança de Rótulo
- Soluções
- Importância de Lidar com a Mudança de Rótulo
A mudança de rótulo (label shift) se refere a uma situação onde a distribuição dos rótulos de classe em um conjunto de dados muda, enquanto as características reais dos dados continuam as mesmas. Isso acontece bastante em cenários do dia a dia, onde as condições que geram os dados podem variar com o tempo.
Como Funciona
Numa configuração típica, você tem um conjunto de dados com rótulos que dizem o que cada ponto de dado representa. Por exemplo, se você tá vendo fotos de animais, os rótulos indicam se a imagem mostra um gato, cachorro ou pássaro. Se você pegar mais fotos depois, mas a quantidade de gatos e cachorros muda em relação aos pássaros, você passou por uma mudança de rótulo.
Problemas Causados pela Mudança de Rótulo
Quando a mudança de rótulo acontece, modelos que foram treinados no conjunto de dados original podem não funcionar bem, porque eles esperam a mesma distribuição de rótulos. Isso pode levar a previsões erradas, já que o modelo pode não perceber que a importância relativa dos diferentes rótulos mudou.
Soluções
Várias maneiras foram desenvolvidas para lidar com a mudança de rótulo, geralmente focando em ajustar os modelos pra se alinhar melhor com as novas distribuições de rótulos. As técnicas podem incluir usar dados rotulados do conjunto original enquanto processa novos dados não rotulados. Isso ajuda a melhorar a capacidade do modelo de prever corretamente, mesmo quando a distribuição de rótulos mudou.
Importância de Lidar com a Mudança de Rótulo
Conseguir lidar com a mudança de rótulo é crucial pra manter a precisão dos modelos preditivos em ambientes que mudam. Isso garante que os modelos continuem úteis e confiáveis ao longo do tempo, independente das mudanças nos dados.