O que significa "Técnica de Sobreamostragem de Minorias Sintéticas"?

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A Técnica de Sobreamostragem de Minorias Sintéticas, conhecida como SMOTE, é um método que melhora o desempenho de modelos de machine learning quando lidam com dados desbalanceados. Em muitos casos, algumas categorias ou grupos de dados têm muitos exemplos, enquanto outros têm bem poucos. Esse desbalanceamento pode dificultar o aprendizado efetivo dos algoritmos.

O SMOTE ajuda criando novos exemplos sintéticos do grupo menos comum. Em vez de usar só os poucos exemplos que já existem, ele gera novos pontos de dados que se parecem com eles, ajudando a equilibrar o conjunto de dados. Assim, os modelos de machine learning conseguem aprender melhor com todos os grupos e fazer previsões mais precisas.

Essa técnica é especialmente útil em áreas como cibersegurança, onde detectar ataques é fundamental. Ao garantir que o modelo seja treinado em um conjunto de dados mais equilibrado, ele fica melhor em reconhecer ameaças reais, ao mesmo tempo que reduz erros que poderiam resultar em ataques perdidos.