Weak Learner
O termo Weak Learner refere-se a um modelo de aprendizado de máquina que, por si só, tem um desempenho abaixo do que seria considerado aceitável. Em geral, um weak learner é um algoritmo que realiza previsões com uma precisão ligeiramente melhor do que o acaso. Apesar de suas limitações, esses modelos são fundamentais em técnicas de ensemble, onde múltiplos weak learners são combinados para formar um modelo mais robusto e preciso, conhecido como Strong Learner.
Características dos Weak Learners
Os weak learners geralmente possuem algumas características comuns, como:
- Alta variabilidade: Eles podem ser altamente sensíveis a pequenas mudanças nos dados de entrada.
- Baixa complexidade: Muitas vezes, são modelos simples, como árvores de decisão rasas ou regressões lineares.
- Foco em um único aspecto: Eles tendem a capturar apenas uma parte do padrão nos dados, o que limita sua eficácia isoladamente.
Exemplos de Weak Learners
Alguns exemplos comuns de weak learners incluem:
- Árvores de Decisão Rasas: Árvores que têm profundidade limitada e, portanto, não conseguem capturar padrões complexos nos dados.
- Modelos de Regressão Linear Simples: Modelos que tentam prever uma variável dependente com base em uma única variável independente.
- Classificadores de Vizinhança: Algoritmos que fazem previsões baseadas em vizinhos próximos, mas que podem falhar em generalizar para novos dados.
Uso de Weak Learners em Ensemble Learning
Weak learners são frequentemente utilizados em técnicas de ensemble learning, como Boosting e Bagging. No Boosting, weak learners são treinados sequencialmente, onde cada novo modelo tenta corrigir os erros do anterior. Já no Bagging, múltiplos weak learners são treinados em subconjuntos aleatórios dos dados, e suas previsões são combinadas para melhorar a precisão geral do modelo. Essa abordagem permite que os pontos fracos de um modelo sejam compensados pelos pontos fortes de outros, resultando em um desempenho superior.