Principais Técnicas de Transformação de Dados para Machine Learning¶

Transformações Logarítmicas¶

As transformações logarítmicas são úteis para:

Redução de Variação: Reduz a dispersão em dados com ampla gama de valores.
Linearização de Relações Não Lineares: Torna relações não lineares mais lineares, útil em dados de crescimento exponencial.
Estabilização de Variância: Especialmente em séries temporais e dados financeiros.
Modelos Multiplicativos: Converte modelos multiplicativos em aditivos.

Box-Cox: Estabiliza a variância e aproxima os dados a uma distribuição normal.
Raiz Quadrada: Reduz a assimetria dos dados com cauda longa à direita.
Potência: Inclui transformações como raiz cúbica ou quadrada, melhora a linearidade em modelos de regressão.

Agrupa valores contínuos em intervalos discretos, transformando variáveis contínuas em categóricas.

Essencial para algoritmos de machine learning. Técnicas incluem:

Criação de novas variáveis a partir das existentes, incluindo combinações, derivadas e interações.

Transformações são cruciais para melhorar a performance da regressão logística por várias razões:

Linearidade: Torna a relação entre variáveis mais linear.
Normalização de Escala: Garante que todas as variáveis tenham a mesma ordem de grandeza.
Redução de Assimetria: Reduz a distorção dos dados.
Estabilização da Variância: Garante variância constante.
Melhoria da Separabilidade: Aumenta a separação entre classes.
Tratamento de Outliers: Mitiga o impacto de valores extremos.
Melhoria na Convergência do Algoritmo: Acelera a convergência de algoritmos de otimização.
Interpretação dos Coeficientes: Facilita a interpretação dos coeficientes do modelo.

Aplicar transformações antes da regressão logística melhora a performance, a estabilidade e a interpretabilidade dos resultados.