O que significa "Reajuste de Amostras"?

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Reponder amostras é um jeito de melhorar a precisão das previsões quando rolam diferenças entre os dados usados pra treinar e os dados que a gente quer prever. Quando um modelo aprende com um conjunto de dados, ele pode errar se os novos dados não forem parecidos com os que ele viu antes.

Pra resolver isso, a reponderação das amostras muda a importância de cada ponto de dado com base em quão perto ele tá dos novos dados. Isso quer dizer que alguns pontos recebem mais peso, ou importância, pra ajudar o modelo a se sair melhor. Ajustando esses pesos, o modelo consegue focar mais nos dados que provavelmente vão ajudar ele a fazer previsões melhores.

Na prática, isso significa que mesmo quando temos uma quantidade pequena de novos dados, ainda dá pra fazer boas previsões usando o que aprendemos de uma quantidade maior de dados antigos, enquanto a gente garante que dá a devida importância pros pontos de dados que realmente importam. Esse jeito pode levar a resultados melhores em várias aplicações, especialmente quando os novos dados são escassos.