Curiosidade – O nascimento de um modelo preditivo

Um modelo preditivo é o resultado da combinação de dados e matemática, onde o aprendizado pode ser transformado na criação de uma função de mapeamento entre um conjunto de campos de dados de entrada e uma resposta ou variável de destino.

Para desenvolver um modelo preditivo, primeiro, é preciso montar o conjunto de dados que será utilizado para o treinamento. Para isso, um conjunto de campos de entrada que representa um cliente, por exemplo, é reunido a um registro. Esse registro pode conter recursos, como idade, gênero, CEP, número de itens adquiridos nos últimos seis meses e número de itens retornados, combinados a uma variável de destino que pode ser utilizada para informar se o cliente migrou ou não para o concorrente no passado. O registro de um cliente pode ser matematicamente descrito como um vetor em um espaço de recurso multidimensional, já que diversos recursos estão sendo utilizados para definir o objeto do tipo de cliente. Quando todos os registros de cliente estiverem reunidos, eles se tornam um conjunto de dados que pode conter milhões de registros.

As técnicas de modelagem preditiva permitem o desenvolvimento de modelos preditivos precisos, contanto que existam dados suficientes e que a qualidade dos dados não seja uma preocupação. Dados inválidos geram modelos inválidos, independentemente da qualidade da técnica preditiva. Como diz o ditado, entra lixo, sai lixo.

Fonte: IBM