O que significa "Técnica de Aumento Sintético de Minorias"?
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A Técnica de Sobreamostragem de Minorias Sintéticas, mais conhecida como SMOTE, é um jeito de melhorar o desempenho dos modelos quando lidam com conjuntos de dados desiguais. Em várias situações, a gente tem um monte de exemplos de um tipo de dado e só alguns exemplos de outro tipo. Esse desbalanceamento pode fazer com que os modelos não funcionem bem, especialmente para os dados menos comuns.
Como o SMOTE Funciona
O SMOTE ajuda criando novos exemplos da classe minoritária. Em vez de só copiar os exemplos que já existem, ele gera novos olhando para os pontos de dados existentes e fazendo pequenas mudanças. Isso aumenta o número de exemplos da classe minoritária, ajudando os modelos a aprenderem melhor com toda a gama de dados.
Benefícios do SMOTE
Usando o SMOTE, conseguimos equilibrar o conjunto de dados, o que quer dizer que os modelos conseguem aprender de forma mais eficaz. Isso geralmente leva a uma precisão melhor nas previsões e ajuda a reduzir erros na identificação dos tipos de dados menos comuns. É especialmente útil em áreas como detecção de intrusões e reconhecimento automático de fala, onde algumas categorias podem estar sub-representadas.