Diagnóstico: Por Que Seu Modelo de Regressão Falha na Previsão?
Entenda os principais motivos por trás das falhas em modelos de regressão e aprenda a identificar e corrigir problemas para garantir previsões precisas e confiáveis.
Modelos de regressão são a espinha dorsal de muitas aplicações de Inteligência Artificial e Machine Learning, desde a previsão de preços de imóveis até a estimativa de demanda por produtos. No entanto, o sucesso desses modelos não é garantido. Falhas ocorrem quando o modelo produz previsões imprecisas, o que é evidenciado por métricas de erro elevadas, como o MAE (Mean Absolute Error) ou o RMSE (Root Mean Squared Error). Outro sinal crítico de falha é quando o modelo, uma vez implantado, não consegue generalizar bem para novos dados que diferem daqueles usados no treinamento e teste. Compreender as raízes dessas falhas é fundamental para construir sistemas de IA robustos e confiáveis. Neste artigo, exploraremos os principais motivos pelos quais seu modelo de regressão pode estar falhando e como você pode diagnosticar e corrigir esses problemas.