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| Registros recuperados : 1 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
01/12/2023 |
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Data da última atualização: |
15/01/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
NEIVA, D. K.; VILLAS BOAS, P. R. |
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Afiliação: |
ICMC-USP; PAULINO RIBEIRO VILLAS BOAS, CNPDIA. |
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Título: |
Interpretabilidade de modelos aplicados aos dados do Enem. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: II WORKSHOP DE MATEMÁTICA, ESTATÍSTICA E COMPUTAÇÃO APLICADAS À INDÚSTRIA - WMECAI, 2023, São Carlos, SP. |
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Páginas: |
4 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Introdução O desenvolvimento de novas tecnologias nos ultimos anos, tanto de hardware quanto de software, viabilizou a aplicacão de técnicas mais sofisticadas de modelagem, como as de aprendizado de maquina. Focadas principalmente em aumentar o poder preditivo, essas técnicas muitas vezes se baseiam em abordagens não paramétricas e não lineares, que resultam em modelos mais precisos e menos interpretaveis [3]. E diante desse cenário que a interpretabilidade de um modelo pode se tornar um fator tão importante quanto a precisao de suas predições [2]. Por esta razão, metodologias como Shap Values foram desenvolvidas para apresentar relações entre as variáveis preditivas e a variável resposta, que muitas vezes nao são tão evidentes. Assim, o objetivo deste trabalho e elencar quais são as informações mais relevantes para um modelo aplicado aos dados socioeconomicos do Exame Nacional do Ensino Médio (Enem), bem como identificar como elas impactam o seu funcionamento atraves dos Shap Values. |
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Palavras-Chave: |
Poder preditivo; Shap values. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1159033/1/P-Interpretabilidade-de-modelos-aplicados-aos-dados-do-Enem.pdf
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Marc: |
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520 $aIntrodução O desenvolvimento de novas tecnologias nos ultimos anos, tanto de hardware quanto de software, viabilizou a aplicacão de técnicas mais sofisticadas de modelagem, como as de aprendizado de maquina. Focadas principalmente em aumentar o poder preditivo, essas técnicas muitas vezes se baseiam em abordagens não paramétricas e não lineares, que resultam em modelos mais precisos e menos interpretaveis [3]. E diante desse cenário que a interpretabilidade de um modelo pode se tornar um fator tão importante quanto a precisao de suas predições [2]. Por esta razão, metodologias como Shap Values foram desenvolvidas para apresentar relações entre as variáveis preditivas e a variável resposta, que muitas vezes nao são tão evidentes. Assim, o objetivo deste trabalho e elencar quais são as informações mais relevantes para um modelo aplicado aos dados socioeconomicos do Exame Nacional do Ensino Médio (Enem), bem como identificar como elas impactam o seu funcionamento atraves dos Shap Values.
653 $aPoder preditivo
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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