Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Características de Nível 2
Variáveis transformadas que representam as previsões dos modelos base, utilizadas como entradas para o treinamento do meta-modelo.
Blend Stacking
Variante simplificada de stacking que utiliza um único conjunto de validação hold-out para gerar as previsões do meta-modelo.
Stacking Multi-Nível
Extensão do stacking que empilha múltiplas camadas de meta-modelos para capturar interações complexas entre as previsões.
Overfitting em Stacking
Risco aumentado de sobreajuste devido ao aumento da complexidade do modelo pela adição do meta-aprendizado.
Agregação Ponderada Adaptativa
Mecanismo do meta-modelo que aprende dinamicamente os pesos ótimos para cada modelo base de acordo com as regiões do espaço.
Modelagem em Cascata
Arquitetura de stacking onde os modelos sucessivamente treinados corrigem os erros dos modelos anteriores.
Stacking Probabilístico
Abordagem bayesiana do stacking onde o meta-modelo combina as distribuições de probabilidade em vez das previsões pontuais.
Calibração de Meta-Previsões
Processo de ajuste das pontuações de probabilidade do meta-modelo para garantir sua confiabilidade estatística.
Stacking híbrido
Combinação de stacking com outras técnicas de conjunto, como bagging ou boosting, para maximizar a diversidade.