Testes de hipóteses para a seleção de modelos de aprendizado de máquina (2025)
- Authors:
- Autor USP: GIORDANI, LUIZ GUILHERME - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SME
- DOI: 10.11606/D.55.2025.tde-28052025-150709
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; WEB SITES; TESTES DE HIPÓTESES; ESTATÍSTICA
- Keywords: Bootstrap; Hypothesis Tests; Machine Learning; Permutação; Permutation; Statistics
- Language: Português
- Abstract: O processo de criação de um modelo de aprendizado de máquina é um estudo estatístico por natureza. As diferentes etapas do processo como o teste de diferentes modelos, a seleção de hiperparâmetros e de caractéristicas (traduzido do inglês features) produzem medidas de avaliação que quantificam a qualidade dos modelos auxiliando o cientista de dados a tomar decisões sobre o desenvolvimento do seu projeto. Embora esse processo esteja ligado à estatística, o que se observa tanto na indústria como na academia é esses experimentos utilizarem pouco das ferramentas dessa área da ciência. Isso é especialmente relevante considerando que a estatística, sendo a ciência da tomada de decisão sob incerteza, oferece métodos que incorporam a incerteza das medidas utilizadas na tomada de decisão, essa geralmente medida pela variância. Um exemplo desses métodos é o teste de hipóteses que no contexto de aprendizado de máquina visam aplicar a incerteza ao redor dos dados e dos próprios modelos no processo de seleção dos mesmos. Dito isso, o trabalho tem o objetivo de revisitar os principais testes de hipóteses já apresentados na literatura que possuem o objetivo de selecionar modelos de aprendizado de máquina, assim como explorar abordagens mais modernas, baseadas em Bootstrap e permutação. Após apresentados os testes, realizamos estudos de simulação para aferir a qualidade dos testes em retornar a decisão correta, ou seja, a de evitar erros do tipo I e do tipo II respectivamente.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2025
- Data da defesa: 13.03.2025
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
GIORDANI, Luiz Guilherme. Testes de hipóteses para a seleção de modelos de aprendizado de máquina. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-28052025-150709/. Acesso em: 04 ago. 2025. -
APA
Giordani, L. G. (2025). Testes de hipóteses para a seleção de modelos de aprendizado de máquina (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-28052025-150709/ -
NLM
Giordani LG. Testes de hipóteses para a seleção de modelos de aprendizado de máquina [Internet]. 2025 ;[citado 2025 ago. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-28052025-150709/ -
Vancouver
Giordani LG. Testes de hipóteses para a seleção de modelos de aprendizado de máquina [Internet]. 2025 ;[citado 2025 ago. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-28052025-150709/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.55.2025.tde-28052025-150709 (Fonte: oaDOI API)
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