Regressão com vetores de suporte
Support Vector Regression (SVR) compartilha muitas das características das Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) usadas em classificação, mas sua aplicação se torna mais complexa quando tratamos de valores numéricos, devido à variedade de possibilidades.
Diferentemente de outros algoritmos como regressão linear, regressão com árvores de decisão e regressão com random forest, o SVR são sensíveis em relação a escala dos atributos, uma vez que ele não faz o escalonamento dos atributos automaticamente, é necessário realizar o tratamentos dos atributos antes de submeter o algoritmo na base de treinamento.
O epsilon é um parâmetro crítico no SVR que controla a largura da “faixa de aceitação” ao redor da função de regressão. Ele é usado para penalizar o modelo durante o treinamento e é calculado com base na diferença entre as previsões do modelo (
A ideia central por trás do SVR, semelhante à do SVM, é encontrar o melhor hiperplano de separação entre as classes. No entanto, quando lidamos com problemas que não podem ser linearmente separados, recorremos à técnica conhecida como “Kernel Tricks”. Esta abordagem permite ao SVR modelar relações não lineares entre as variáveis, tornando-o versátil para lidar com uma ampla gama de problemas de regressão.
-
Kernel Tricks: Quando os dados não podem ser separados por um hiperplano linear, recorremos aos “Kernel Tricks”. Isso envolve a transformação dos dados em um espaço de características de maior dimensão usando funções de kernel (como o kernel RBF). Isso permite ao SVR modelar relações não lineares entre as variáveis, tornando-o flexível o suficiente para lidar com uma variedade de problemas de regressão.
-
Hiperplano de Separação: O objetivo do SVR é encontrar o melhor hiperplano de separação entre os pontos de dados. Para problemas de regressão, esse hiperplano é utilizado para fazer previsões. A escolha adequada do kernel e dos parâmetros é fundamental para encontrar o hiperplano que melhor se ajusta aos dados de treinamento.
Em resumo, o SVR é uma técnica poderosa para resolver problemas de regressão, especialmente quando se lida com relações não lineares entre variáveis. O parâmetro epsilon ajuda a controlar a penalização do modelo, e os “Kernel Tricks” permitem que o SVR lide com problemas complexos. A escolha do kernel e dos parâmetros é crucial para obter um bom desempenho em problemas do mundo real.