Combinação de classificadores
Após realizar avaliações abrangentes, como os testes ANOVA e Tukey, se for constatado que vários algoritmos exibem um bom desempenho, surge a oportunidade de aplicar a técnica de combinação de classificadores. Essa abordagem visa otimizar os resultados obtidos no ambiente de produção.
A combinação de classificadores oferece várias vantagens, incluindo:
- Classificação mais precisa: Ao combinar as previsões de múltiplos classificadores, é possível obter uma classificação final mais confiável e acurada.
- Busca pelo melhor conjunto: Ao experimentar diferentes combinações de algoritmos, é possível encontrar a configuração que maximiza o desempenho geral.
- Redução de riscos: A combinação de classificadores reduz o risco de selecionar um único classificador inadequado, uma vez que os erros individuais de cada modelo podem ser atenuados.
Para implementar a combinação de classificadores, você pode adotar estratégias como:
- Unanimidade (Unanimity): Consiste em adotar a classificação somente quando todos os modelos concordam.
- Maioria simples (Simple majority): Essa abordagem considera a previsão resultante quando mais da metade dos modelos concorda.
- Pluralidade (Plurality): Aqui, os modelos são agrupados e a classificação que mais se repete é adotada como resultado final.
Lembre-se de que a combinação de classificadores requer uma escolha cuidadosa dos modelos a serem combinados e a configuração adequada para otimizar os resultados desejados.