O que significa "Reforma"?
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Refitting é o processo de atualizar um modelo de previsão pra melhorar sua precisão e relevância com o tempo. Quando um modelo é criado pela primeira vez, ele se baseia em dados e condições específicas. Mas, conforme as coisas mudam, tipo novos tratamentos, alterações no comportamento dos pacientes ou mudanças na população, as previsões feitas pelo modelo podem não ser tão confiáveis.
Por Que Refitting é Importante
Modelos são usados em várias áreas, incluindo saúde, pra prever resultados como taxas de sobrevivência de pacientes ou a propagação de doenças. Se um modelo não for atualizado, pode levar a decisões ruins, especialmente quando os dados em que foi baseado ficam ultrapassados. Refitting ajuda a garantir que o modelo continue útil, aumentando a chance de dar previsões precisas.
Como Funciona o Refitting
Refitting envolve pegar novos dados e usá-los pra re-treinar o modelo existente. Esse processo pode ser caro e demorado, porque geralmente exige muitos recursos computacionais. Mas, ele resolve preocupações sobre o modelo ser menos eficaz devido a mudanças no ambiente ou na população.
Alternativas ao Refitting
Às vezes, em vez de fazer um refit completo, uma opção mais rápida chamada recalibração é usada. Esse método ajusta o modelo com base em outro modelo existente, que é mais rápido e barato, mas vem com suas próprias incertezas. A escolha entre essas duas abordagens depende da situação, pesando o custo contra a necessidade de precisão.