Beleza, pessoal! Hoje vou compartilhar com vocês a minha saga com a tal da “classificacao f2”. Preparem o café porque a história é longa e cheia de percalços, mas no final, a gente chega lá!
Tudo começou quando me deparei com um problema de classificação meio chatinho. Tinha uma porrada de dados, tudo misturado, e precisava organizar a bagunça, sabe? A primeira coisa que fiz foi dar uma boa olhada nos dados. Abri o arquivo no Excel, dei uma filtrada aqui, outra ali, pra entender o que tinha nas colunas, os tipos de variáveis, essas coisas.
- Primeiro passo: Inspeção dos dados. Usei o Excel mesmo, sem frescura.
Depois de ter uma ideia geral, parti pro Python. Importei as bibliotecas básicas: Pandas pra manipular os dados, NumPy pra fazer as contas, e Matplotlib e Seaborn pra visualizar as coisas. Rodei umas estatísticas descritivas pra ver a média, o desvio padrão, essas paradas. Também fiz uns histogramas e boxplots pra ver a distribuição dos dados e detectar uns outliers.
Aí que começou a novela. Os dados estavam uma zona! Tinha valor faltando, tinha coluna com texto onde devia ter número, um caos. Então, tratei de limpar a sujeira. Preenchi os valores faltantes com a média (nos casos onde fazia sentido), converti as colunas pro tipo certo, removi os outliers mais gritantes. Foi um trabalho de paciência, viu?
- Segundo passo: Limpeza e tratamento dos dados. Usei Pandas pra tudo.
Com os dados limpos, era hora de escolher um modelo de classificação. Pensei em usar uma regressão logística, mas os dados não eram lá muito lineares. Tentei uma árvore de decisão, mas ficou muito overfiting. No fim, acabei optando por um Random Forest, que geralmente dá bons resultados. Dividi os dados em treino e teste (80/20), treinei o modelo com os dados de treino e validei com os dados de teste.
- Terceiro passo: Escolha e treinamento do modelo. Random Forest no final das contas.
Aí veio a parte crucial: a avaliação do modelo. Usei as métricas de precisão, recall, F1-score e AUC-ROC pra ver o quão bom (ou ruim) ele estava. O F1-score, em particular, me interessava bastante, porque queria um equilíbrio entre precisão e recall. E foi aí que me toquei que o tal do “classificacao f2” entrava na história!
O F2-score é uma variação do F1-score que dá mais peso ao recall. Ou seja, ele penaliza mais os falsos negativos do que os falsos positivos. No meu caso, era mais importante identificar todos os casos positivos, mesmo que isso significasse classificar alguns negativos como positivos. Então, calculei o F2-score e vi que ele era melhor do que o F1-score, o que indicava que o modelo estava indo na direção certa.
- Quarto passo: Avaliação do modelo usando F1-score e, crucialmente, F2-score.
Mas não parei por aí. Ajustei os parâmetros do modelo (número de árvores, profundidade máxima, etc.) pra tentar otimizar ainda mais o F2-score. Usei o GridSearchCV pra testar diferentes combinações de parâmetros e escolher a melhor. Foi um processo demorado, mas valeu a pena.
- Quinto passo: Otimização do modelo com GridSearchCV para maximizar o F2-score.
No final das contas, consegui um modelo com um F2-score bem decente. Não foi perfeito, mas era o melhor que dava pra fazer com os dados que eu tinha. Salvei o modelo treinado pra usar depois em novos dados.
E essa foi a minha jornada com a “classificacao f2”. Espero que tenha sido útil pra vocês! Se tiverem alguma dúvida, deixem nos comentários.