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O que é: Wrapper (em seleção de características)

O que é Wrapper (em seleção de características)

Wrapper é uma técnica utilizada na seleção de características em aprendizado de máquina. Essa técnica consiste em envolver um algoritmo de aprendizado de máquina com um processo de busca para encontrar o melhor subconjunto de características que maximiza o desempenho do modelo preditivo.

Em outras palavras, o wrapper é responsável por selecionar as características mais relevantes para um determinado problema, levando em consideração a performance do modelo. Essa abordagem difere da seleção de características baseada em filtros, que utiliza critérios estatísticos ou de correlação para escolher as características mais importantes.

Para entender melhor como funciona o wrapper, é importante compreender o conceito de características em aprendizado de máquina. Características, também conhecidas como atributos ou variáveis independentes, são as informações que descrevem os dados de entrada do modelo. Por exemplo, em um problema de classificação de imagens de animais, as características podem ser o tamanho, a cor e a forma dos animais.

Como funciona o Wrapper

O wrapper utiliza um algoritmo de busca para encontrar o subconjunto de características que maximiza a performance do modelo. Esse algoritmo pode ser baseado em técnicas de busca exaustiva, como a busca sequencial, ou em técnicas heurísticas, como algoritmos genéticos ou busca tabu.

A busca exaustiva avalia todas as combinações possíveis de características e seleciona aquela que resulta no melhor desempenho do modelo. No entanto, essa abordagem pode ser computacionalmente custosa, especialmente quando o número de características é grande.

Por outro lado, as técnicas heurísticas são mais eficientes em termos de tempo de execução, mas podem não garantir a seleção do melhor subconjunto de características. Essas técnicas exploram o espaço de busca de forma mais inteligente, utilizando estratégias como mutação, recombinação e seleção para encontrar soluções promissoras.

Vantagens do Wrapper

O wrapper apresenta algumas vantagens em relação à seleção de características baseada em filtros. A principal vantagem é que o wrapper leva em consideração a interação entre as características, ou seja, como elas se combinam para influenciar o desempenho do modelo.

Além disso, o wrapper é capaz de lidar com características redundantes, ou seja, aquelas que fornecem a mesma informação para o modelo. Essas características podem prejudicar o desempenho do modelo, pois introduzem ruído e aumentam a complexidade do modelo sem trazer benefícios adicionais.

Outra vantagem do wrapper é a capacidade de lidar com características dependentes, ou seja, aquelas que são influenciadas por outras características. Essas características podem introduzir viés no modelo e afetar negativamente sua performance.

Limitações do Wrapper

Apesar das vantagens, o wrapper também apresenta algumas limitações. A principal limitação é o custo computacional, especialmente quando o número de características é grande. A busca exaustiva pode se tornar inviável em problemas com muitas características, pois o tempo de execução aumenta exponencialmente.

Além disso, o wrapper pode ser sensível a ruídos nos dados. Características irrelevantes ou com informações incorretas podem levar a uma seleção inadequada de características, comprometendo o desempenho do modelo.

Outra limitação é a dependência do algoritmo de busca utilizado. Diferentes algoritmos podem levar a resultados diferentes, e a escolha do algoritmo adequado pode ser um desafio. Além disso, o desempenho do wrapper pode depender da configuração dos parâmetros do algoritmo de busca.

Aplicações do Wrapper

O wrapper é amplamente utilizado em diversas áreas, como bioinformática, processamento de imagens, reconhecimento de padrões, entre outras. Em bioinformática, por exemplo, o wrapper é utilizado para selecionar características genéticas relevantes para a predição de doenças.

No processamento de imagens, o wrapper pode ser utilizado para selecionar características que descrevem as imagens de forma eficiente, como texturas, formas e cores. Essas características podem ser utilizadas em sistemas de reconhecimento de objetos, por exemplo.

No reconhecimento de padrões, o wrapper pode ser utilizado para selecionar características que descrevem os padrões de forma eficiente, como frequências, amplitudes e tempos. Essas características podem ser utilizadas em sistemas de reconhecimento de fala, por exemplo.

Conclusão

O wrapper é uma técnica poderosa na seleção de características em aprendizado de máquina. Ele utiliza um algoritmo de busca para encontrar o subconjunto de características que maximiza o desempenho do modelo. Apesar das vantagens, o wrapper apresenta algumas limitações, como o custo computacional e a sensibilidade a ruídos nos dados. No entanto, suas aplicações são amplas e abrangem diversas áreas do conhecimento.

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