Conjunto ponderado

O conjunto ponderado, também conhecido como florestas aleatórias ponderadas, é um tipo de técnica de aprendizado de máquina usada em programação de computadores e segurança cibernética. É uma técnica de aprendizado de conjunto que combina vários modelos individuais de árvores de decisão ou classificadores para aumentar a precisão da previsão.

O conjunto ponderado é um tipo de aprendizado de conjunto que combina vários modelos individuais, geralmente árvores de decisão ou classificadores. Em geral, cada um desses modelos individuais é treinado nos mesmos dados com hiperparâmetros diferentes para criar árvores de decisão ou classificadores diferentes. Os modelos individuais são então combinados por meio de média ponderada, em que cada previsão do modelo recebe um peso diferente. Essa média ponderada torna-se, então, a previsão final do modelo do conjunto.

Em geral, o conjunto ponderado oferece melhor precisão do que os modelos individuais e pode ser especialmente útil quando os modelos individuais têm diferentes pontos fortes e fracos. Essa abordagem tem sido usada em várias tarefas, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, categorização de textos e detecção de fraudes.

Os conjuntos ponderados também são mais robustos em relação a outliers e overfitting, pois os modelos individuais tendem a mediar as previsões uns dos outros. Além disso, os modelos individuais podem ser retreinados periodicamente ou sob demanda para melhorar a precisão.

Embora as técnicas de conjunto ponderado tenham se mostrado bem-sucedidas em muitas áreas de aplicação, há algumas desvantagens. Primeiro, os diferentes pesos atribuídos aos modelos individuais exigem ajuste manual, o que pode ser caro do ponto de vista computacional. Em segundo lugar, a escolha dos algoritmos de aprendizado usados para os modelos individuais pode ter um efeito significativo no desempenho do modelo de conjunto. Por fim, o modelo de conjunto pode ser difícil de interpretar devido aos vários componentes que ele contém.