Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Medida de Diversidade
Métrica quantitativa que avalia o grau de dissimilaridade entre as previsões dos modelos base em um conjunto, essencial para prevenir a correlação de erros.
Estatística Q
Coeficiente estatístico que mede a dependência entre dois classificadores binários, variando de -1 (diversidade máxima) a 1 (correlação perfeita) com 0 indicando independência.
Coeficiente de Correlação
Métrica estatística que avalia a relação linear entre as previsões de dois classificadores, onde valores próximos de 0 indicam uma forte diversidade benéfica.
Medida de Desacordo
Proporção de instâncias onde dois classificadores produzem previsões diferentes, calculada como a razão de desacordos sobre o número total de observações.
Estatística Kappa
Medida de concordância ajustada para o acaso entre classificadores, onde valores negativos indicam uma diversidade superior à esperada pelo acaso.
Medida de Entropia
Métrica baseada na entropia de Shannon que avalia a diversidade através da distribuição das previsões do conjunto, com valores elevados indicando diversidade máxima.
Variância de Kohavi-Wolpert
Medida de diversidade baseada na variância das previsões binárias do conjunto, diretamente ligada à taxa de erro de Bayes ótima e à decomposição viés-variância.
Medida de Falha Dupla
Proporção de instâncias onde dois classificadores cometem simultaneamente o mesmo erro, com valores baixos indicando uma complementaridade benéfica dos modelos.
Medida de Dificuldade
Métrica que avalia a facilidade com que as instâncias são classificadas corretamente pelo conjunto, usada para identificar amostras problemáticas que requerem mais diversidade.
Diversidade Baseada na Margem
Abordagem que mede a diversidade através da distribuição das margens de classificação, onde uma ampla dispersão das margens indica uma maior robustez do conjunto.
Decomposição da Ambiguidade
Decomposição matemática que separa o erro do conjunto no erro médio dos modelos base mais um termo de ambiguidade que quantifica a sua diversidade.
Correlação de Erros
Coeficiente de correlação calculado sobre os vetores de erros dos modelos base, onde valores negativos são particularmente benéficos para o desempenho do conjunto.
Aprendizagem por Correlação Negativa
Técnica de aprendizagem que integra um termo de penalidade que encoraja explicitamente a correlação negativa entre os erros dos modelos base durante o treinamento.
Regularização Promotora de Diversidade
Termo de regularização adicionado à função de perda para encorajar ativamente a diversidade entre as previsões dos modelos durante o treinamento do conjunto.
Aprendizagem de Conjunto Ortogonal
Método que restringe os modelos base a aprender representações ortogonais no espaço de características, garantindo matematicamente a sua diversidade.
Diversidade de Conjunto Heterogêneo
Estudo da diversidade que emerge naturalmente da combinação de algoritmos de diferentes tipos (árvores, redes neurais, SVM) explorando os seus vieses complementares.