Existem algumas manhas de desenvolvimento de modelos de Machine Learning que só se pegam com o tempo. É tanta coisa para testar, resolver e aprender que muitas vezes focamos apenas no conseguir rodar um modelo com AUC > 0.7. E assim muitos detalhes acabam sendo deixados de lado.
O problema é que um erro no início do projeto, como na divisão dos conjuntos de treino e teste, pode fazer você perder muito tempo. Você acabaria desperdiçando horas fazendo experimentos, análises e desenvolvendo modelos com um conjunto de dados enviesado. Isso se chama data-leakage e afeta todos os cientistas de dados pelo menos uma vez na vida (quer eles saibam ou não).
O data-leakage pode causar uma falsa sensação de sucesso, levando a modelos com desempenhos superestimados, que falham ao lidar com dados reais. Mas não precisa ser assim.
A seguir vão alguns insights sobre gerenciamento de dados para o desenvolvimento de modelos que teriam me poupado muito tempo se eu soubesse deles antes:
Divisões Baseadas em Tempo: se há um aspecto temporal em seus dados, divida-os por tempo em conjuntos de treino/validação/teste, ao invés de fazer isso aleatoriamente, para refletir melhor os cenários do mundo real.
Oversampling Pós-Divisão: realize o oversampling dos dados após a divisão do conjunto de dados para evitar a introdução de viés no seu modelo.
Escalonamento & Normalização: escale e normalize seus dados após a divisão para evitar o data-leakage.
Exploração Apenas da Divisão de Treino: explore, visualize e gere estatísticas para imputação de valores ausentes apenas com o conjunto de treino.
Conhecimento da Geração de Dados: entenda como seus dados são gerados, coletados e processados. Envolva especialistas no assunto, se necessário.
Linhagem de Dados: mantenha o controle da linhagem de seus dados (de onde vieram, o que acontece com eles e para onde são enviados) para garantir transparência e reprodutibilidade.
Importância dos Atributos: reconheça a importância e o significado de cada atributo no seu modelo para otimizar seu desempenho.
Atributos Generalizáveis: use atributos que generalizem bem em diferentes cenários para tornar seu modelo mais robusto.
Remover Features Não Utilizadas: revise e remova regularmente features que não contribuem mais para o desempenho do seu modelo.
Validação Cruzada: sempre que possível, utilize a validação cruzada (k-fold cross-validation) para garantir uma avaliação mais precisa e confiável do desempenho do seu modelo em diferentes subconjuntos de dados.
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