A seleção de atributos com baixa variância é uma etapa importante no pré-processamento de dados quando você está lidando com conjuntos de dados para modelagem de machine learning. Essa técnica envolve a identificação e remoção de atributos que têm uma variância muito baixa ou próxima de zero em todo o conjunto de dados. A ideia por trás dessa abordagem é que atributos com baixa variância têm pouca ou nenhuma capacidade discriminativa, ou seja, eles não fornecem informações úteis para o modelo de machine learning.
Variância de um atributo
A variância é uma medida estatística que indica o quão dispersos os valores de um atributo estão em relação à média. A fórmula para calcular a variância é:
Onde:
é o número de observações. são os valores do atributo. é a média dos valores do atributo.
Identificação de atributos com baixa variância
Para identificar atributos com baixa variância, você pode calcular a variância de cada atributo em seu conjunto de dados. Se a variância de um atributo for muito próxima de zero ou abaixo de um limite específico, ele pode ser considerado como tendo baixa variância o qual implica que são atributos similares.
Vantagens
A remoção de atributos com baixa variância é útil por várias razões:
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Redução da Dimensionalidade: A remoção de atributos com baixa variância reduz a dimensionalidade do conjunto de dados, tornando-o mais gerenciável e economizando recursos computacionais durante o treinamento do modelo.
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Evitar Ruído: Atributos com baixa variância são frequentemente dominados por ruído e não contêm informações significativas. Manter esses atributos pode introduzir ruído no modelo.
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Melhorar a Generalização: Modelos de machine learning podem se beneficiar da remoção de atributos irrelevantes ou redundantes, o que pode melhorar a generalização do modelo.
Etapas para a seleção de atributos com baixa variância
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Calcule a variância: Calcule a variância de cada atributo no conjunto de dados.
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Defina um limiar: Escolha um valor de limite (threshold) que determine quais atributos têm baixa variância. O valor do limite depende do problema e dos dados, mas geralmente está próximo de zero.
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Identifique os atributos: Identifique os atributos cuja variância está abaixo do limite definido.
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Remoção dos atributos: Remova os atributos identificados na etapa anterior do conjunto de dados.
Em resumo, a seleção de atributos com baixa variância é uma técnica útil para melhorar a qualidade e a eficiência dos modelos de machine learning, eliminando atributos que contribuem pouco ou nada para a tarefa de previsão. É importante ajustar o valor do limite de acordo com a natureza dos dados e o problema em questão.