Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
One-vs-Rest (OvR)
Estratégia de decomposição da classificação multiclasse em vários classificadores binários, onde cada classificador distingue uma classe contra todas as outras.
One-vs-One (OvO)
Abordagem que treina um classificador binário para cada par de classes possíveis, necessitando n(n-1)/2 classificadores para n classes.
Matriz de confusão multiclasse
Tabela NxN onde N é o número de classes, exibindo as previsões corretas e incorretas do modelo para avaliar seu desempenho de classificação.
Score F1 macro
Média não ponderada dos scores F1 de cada classe, tratando todas as classes de maneira igual independentemente de sua frequência no conjunto de dados.
Score F1 micro
Métrica que calcula o score F1 globalmente contando o total de verdadeiros positivos, falsos negativos e falsos positivos em todas as classes.
Score F1 weighted
Média ponderada dos scores F1 por classe, onde cada classe contribui proporcionalmente ao seu número de amostras no conjunto de dados.
Logits
Pontuações brutas não normalizadas produzidas pela última camada de uma rede neural antes da aplicação da função softmax para a classificação multiclasse.
Cross-entropy multiclasse
Função de perda que mede a divergência entre a distribuição de probabilidade prevista e a distribuição real das etiquetas em um contexto multiclasse.
Amostragem estratificada
Técnica de amostragem que preserva a proporção das classes nos subconjuntos de treinamento e teste para evitar o viés de distribuição.
Desequilíbrio de classes
Situação em que as classes não são representadas de forma igual no conjunto de dados, podendo enviesar o aprendizado para as classes majoritárias.
Undersampling aleatório
Método de subamostragem que reduz aleatoriamente o número de amostras das classes majoritárias para equilibrar a distribuição de classes.
Oversampling aleatório
Abordagem de sobreamostragem que duplica aleatoriamente as amostras das classes minoritárias para alcançar o equilíbrio com as classes majoritárias.
Precisão multiclasse
Métrica calculada como a média das precisões por classe, onde a precisão de uma classe é a razão de verdadeiros positivos sobre o total de previsões positivas.
Revocação multiclasse
Métrica representando a média das revocações por classe, medindo a capacidade do modelo de identificar todas as amostras relevantes para cada classe.
Curva ROC multiclasse
Extensão da curva ROC para classificação multiclasse, geralmente calculada usando uma abordagem Um contra o Resto ou macro-média.
AUC multiclasse
Área sob a curva ROC para problemas multiclasse, calculada como a média das AUCs binárias segundo a abordagem Um contra o Resto.
Árvores de decisão multiclasse
Algoritmos baseados em regras que particionam recursivamente o espaço de características para criar folhas correspondentes às diferentes classes.
Regressão logística multiclasse
Extensão da regressão logística usando a função softmax para modelar a probabilidade de pertencimento a cada uma das K classes possíveis.
SVM multiclasse
Máquinas de vetores de suporte adaptadas para classificação multiclasse, tipicamente implementadas através das estratégias One-vs-Rest ou One-vs-One.
KNN multiclasse
Algoritmo dos k vizinhos mais próximos que classifica uma nova observação de acordo com a classe majoritária entre seus k vizinhos mais próximos.
Naïve Bayes multiclasse
Classificador probabilístico baseado no teorema de Bayes com hipótese de independência condicional, estendido naturalmente para problemas multiclasse.
Random Forest multiclasse
Método de conjunto combinando múltiplas árvores de decisão treinadas em subamostras bootstrap, com classificação por voto majoritário.