6 dicas para melhorar seus modelos de Machine Learning 

Existe uma diferença enorme entre um modelo que funciona no notebook e um modelo que funciona no mundo real. E boa parte dos projetos de Machine Learning falham por descuidos nas etapas anteriores e posteriores à modelagem:  onde os dados são mal preparados, as métricas mal escolhidas, os hiper parâmetros não são otimizados e os modelos que se degradam em produção sem que ninguém perceba. Esses problemas são sistemáticos e podem ser solucionados. 

Preparamos este artigo com 6 dicas para melhorar modelos de Machine Learning que separam projetos medianos de resultados excelentes. Cada uma delas é respaldada por princípios estatísticos. A ordem não é aleatória: construímos do alicerce ao monitoramento, do dado bruto ao ciclo de vida completo de um sistema inteligente. 

A empolgação em testar novos algoritmos muitas vezes faz com que equipes inteiras pulem direto para a modelagem, deixando de lado problemas nos dados que podem prejudicar qualquer resultado futuro. 

Um modelo de gradient boosting com dados limpos e bem organizados vai superar, de forma consistente, uma rede neural profunda que recebe dados brutos e cheios de ruído.  

Isso acontece porque algoritmos de aprendizado de máquina identificam padrões nos dados e se os dados estão repletos de ruído, erros de entrada ou representações desequilibradas, os padrões que eles aprendem também estarão distorcidos.  

O primeiro passo é fazer uma boa Análise Exploratória de Dados (EDA). Aqui, a ideia é entender o que você tem em mãos e saber como os dados estão distribuídos, onde existem valores faltantes e o que esses “vazios” realmente significam. 

Nem todo dado ausente é igual. Em alguns casos, ele acontece de forma totalmente aleatória. Em outros, existe um motivo por trás e isso pode carregar informação importante. Entender essa diferença ajuda a escolher a melhor forma de tratar esses dados, evitando distorções no resultado. 

Outro ponto crítico são os dados desbalanceados. 

Em cenários como detecção de fraudes, diagnóstico de doenças ou identificação de defeitos, os casos realmente importantes podem ser menos de 1% do total. Isso significa que um modelo pode acertar “quase tudo” e ainda assim ser inútil, simplesmente porque ele ignora o que realmente importa.  Para lidar com isso, existem técnicas como o SMOTE, que ajuda a equilibrar os dados criando exemplos da classe menos frequente. 

Os modelos de Machine Learning não entendem contexto eles só trabalham com números. Por isso, transformar dados brutos em algo que faça sentido é uma das partes mais importantes do processo. 

É aqui que entra o feature engineering. Basicamente é onde você usa seu conhecimento do negócio para ajudar o modelo a enxergar melhor os padrões. E na prática, isso faz muita diferença, pois muitas vezes, o que separa um modelo ruim de um modelo bom não é o algoritmo são as variáveis que você criou. 

Por exemplo:
imagina um modelo de previsão de vendas em um e-commerce. A data “2024-12-24” sozinha não diz muita coisa. Mas quando você transforma isso em: 

• dia da semana  

• mês  

• se é feriado  

• proximidade do Natal  

…o modelo começa a entender melhor o comportamento de compra. 

Esse mesmo raciocínio vale pra: 

• localização (distância, região, densidade)  

• comportamento (frequência de uso, tempo entre ações, padrão de compra)  

Ou seja, você está dando pistas mais claras para o modelo. 

Agora, cuidado com variáveis categóricas grandes (tipo CEP ou ID de produto).
Usar One-Hot Encoding nesses casos pode virar uma bagunça, criando centenas de colunas. 

Algumas alternativas melhores: 

Target Encoding: transforma a categoria em um valor baseado no resultado  

Embeddings:  representação mais inteligente aprendida pelo modelo 

Mas é preciso ter atenção pois se usar Target Encoding do jeito errado, você pode acabar vazando informação (data leakage) e inflar artificialmente o desempenho do modelo. 

A acurácia é provavelmente a métrica mais citada em projetos de Machine Learning e uma das mais mal interpretadas. Ela avalia a proporção de previsões corretas em relação ao total de exemplos, o que parece razoável até você se deparar com um problema desbalanceado. 

Imagine um cenário onde 97% dos dados são negativos. Um modelo que responde “não” para tudo já atinge 97% de acurácia, mesmo sem aprender nada útil. Esse problema é tão comum que tem até nome: paradoxo da acurácia. 

Ou seja, o problema não é usar acurácia, mas usá-la sem questionar se ela realmente faz sentido para o seu caso. 

Em situações de classificação binária com dados desbalanceados, métricas como Precision-Recall e AUC-PR costumam ser muito mais úteis do que a ROC-AUC. 

Isso porque a ROC-AUC leva em conta os verdadeiros negativos que são maioria nesses cenários e isso pode inflar artificialmente o resultado. Na prática, dois modelos bem diferentes podem ter resultados parecidos na ROC-AUC.  

Por exemplo: 

• um que detecta muitas fraudes, mas também gera mais falsos positivos  

• outro que quase não detecta fraudes, mas erra pouco  

Já a AUC-PR foca justamente no que importa: o desempenho sobre os casos positivos. 

A escolha entre Precision e Recall deve ser feita de forma consciente e motivada pelo contexto e pelos custos relativos dos erros.  

O Precision mostra o quanto o modelo acerta quando diz que algo é positivo.  

O Recall mostra quanto o modelo consegue encontrar casos postitivos. 

O F1-Score se considera um equilibrio entre Precision e Recall. 

Quando falamos de regressão, a escolha da métrica também faz muita diferença. O MSE (Erro Quadrático Médio) dá mais peso para erros grandes. Isso é útil quando grandes desvios são críticos, mas pode distorcer a análise se houver muitos outliers. 

Já o MAE (Erro Absoluto Médio) é mais simples e direto. Por exemplo, um MAE de 500 reais significa que, em média, o modelo erra 500 reais por previsão, algo fácil de entender até para quem não é técnico. 

O MAPE (Erro Percentual Absoluto Médio) é bastante usado em séries temporais porque funciona em porcentagem, facilitando comparações. Mas ele não se comporta bem quando os valores reais estão próximos de zero. 

No fim das contas, a escolha da métrica não deve ser feita por costume ou facilidade, mas sim pelo impacto real do erro no seu problema.

O overfitting é um dos problemas mais complicados do Machine Learning porque não dá para ver durante o desenvolvimento, pois o modelo se sai muito bem no conjunto de treino e só mostra as suas fraquezas quando há novos dados. O problema principal é que qualquer modelo que tenha capacidade suficiente pode acabar decorando o conjunto de treino em vez de aprender padrões que podem ser aplicados em outros casos. Essa diferença é muito importante: decorar traz resultados ótimos durante o desenvolvimento, mas falha na prática, já aprender traz resultados um pouco mais modestos no desenvolvimento. 

A validação cruzada (cross-validation) surge como uma solução mais confiável para avaliar modelos. 

No método K-Fold, os dados são divididos em K partes iguais e o modelo é treinado várias vezes, sempre usando a maior parte dos dados para treino e uma parte diferente para validação. 

No final, em vez de depender de apenas um resultado, você calcula a média e o desvio padrão de todas as execuções. Isso traz uma visão muito mais realista da performance do modelo, principalmente quando se trabalha com poucos dados, onde uma única divisão pode distorcer bastante o resultado. 

Já o Stratified K-Fold vai um passo além: ele garante que cada divisão mantenha a proporção de classes do conjunto original. Isso é essencial em cenários com dados desbalanceados, onde algumas categorias aparecem muito mais do que outras. 

Um erro pequeno, mas que pode causar um grande problema é fazer etapas de pré-processamento antes de separar os dados em treino e validação. Isso inclui coisas como normalização, preenchimento de valores faltantes ou seleção de variáveis. Quando isso é feito antes da divisão, acontece o chamado “vazamento de dados”: o modelo acaba tendo acesso indireto a informações que deveriam estar escondidas na fase de validação. 

A forma correta de evitar isso é usar um Pipeline (como o da scikit-learn). Assim, todas as transformações são aplicadas da maneira certa, dentro de cada etapa da validação cruzada, sempre usando apenas os dados de treino para calcular métricas como média, desvio padrão ou componentes de redução de dimensionalidade. 

Outro ponto importante: quando estamos lidando com séries temporais, o K-Fold tradicional não é indicado. Isso porque ele embaralha os dados e ignora a ordem do tempo, o que pode comprometer totalmente a análise. 

Os hiperparâmetros são as configurações que você define antes de treinar um modelo, ou seja, são ajustes que não vêm dos dados, mas das suas escolhas. Eles controlam como o modelo aprende e se comporta. Por exemplo, a profundidade de uma árvore de decisão, a taxa de aprendizado de uma rede neural ou a quantidade de árvores em um modelo. 

E aqui está o ponto-chave: esses parâmetros têm um impacto enorme no resultado e ainda influenciam uns aos outros de formas complexas e ignorar essa etapa é como ter um carro potente e nunca fazer a regulagem do motor. 

Uma das formas mais conhecidas de ajustar esses parâmetros é o Grid Search. Ele testa todas as combinações possíveis dentro de uma lista de valores que você define. 

Com poucos parâmetros, você já pode ter milhares de combinações e como cada teste envolve treinar o modelo várias vezes (por causa da validação cruzada), o custo computacional pode ficar inviável e para contornar isso, existe o Random Search que ao invés de testar tudo, ele sorteia combinações aleatórias.  

Isso acontece porque nem todos os parâmetros têm o mesmo peso. O Random Search consegue explorar melhor o que realmente importa, sem perder tempo com combinações pouco relevantes. 

Hoje, a abordagem mais avançada é a Bayesian Optimization. Diferente das anteriores, ela “aprende” com cada tentativa. A cada novo teste, ela usa os resultados anteriores para escolher de forma mais inteligente quais combinações testar em seguida. Na prática, isso significa encontrar boas soluções muito mais rápido e com menos tentativas. 

Existem ferramentas que ajudam bastante nesse processo, como Optuna, Hyperopt e Ray Tune. 

Uma estratégia bem eficiente é combinar abordagens: usar Random Search no começo para explorar o espaço e entender o que funciona melhore depois aplicar Bayesian Optimization para refinar os resultados. 

Existe uma ideia bastante comum de que um modelo que foi bem nos testes vai continuar funcionando bem para sempre em produção e, na prática, não é assim. 

O mundo muda o tempo todo, mas o modelo não acompanha essas mudanças sozinho. Com o tempo, isso vai afetando a qualidade das previsões. 

Existem dois principais motivos para isso acontecer: 

O primeiro é o chamado data drift: quando os dados de entrada começam a mudar em relação ao que o modelo viu durante o treinamento. Por exemplo, um modelo treinado antes de uma mudança econômica pode não entender novos comportamentos dos clientes. 

O segundo é o concept drift, que é ainda mais crítico, pois o problema não é só a mudança nos dados, mas na própria relação entre eles. Ou seja, aquilo que antes era um bom indicador pode simplesmente deixar de fazer sentido. 

Para lidar com isso, não basta treinar o modelo e “esquecer dele”. É preciso monitorar constantemente e esse monitoramento pode acontecer em diferentes níveis. 

Nos dados de entrada é possível usar testes estatísticos para identificar quando algo está saindo do padrão esperado. Um exemplo é o PSI (Population Stability Index), que ajuda a entender se os dados estão estáveis ou se já é hora de se preocupar. 

Também dá para acompanhar as próprias previsões do modelo ao longo do tempo. As mudanças no comportamento dos resultados já podem indicar que algo está errado mesmo antes de ter os dados reais para comparar. 

E, quando os resultados reais estão disponíveis, o ideal é recalcular as métricas periodicamente. Assim, dá para identificar quedas de performance antes que virem um problema maior. 

Além de monitorar é importante ter uma estratégia de retreinamento, pois ao inves de atualizar o modelo em datas fixas, uma abordagem mais inteligente é usar gatilhos, por exemplo, quando uma métrica cai abaixo de um nível aceitável. 

Também existem formas de atualizar o modelo sem perder o histórico, como: 

• usar apenas os dados mais recentes  

• dar mais peso para informações novas  

Outro ponto essencial é manter tudo bem versionado: dados, modelos e experimentos.  

Isso garante que o processo seja rastreável, confiável e seguro algo indispensável em áreas como saúde e finanças. 

Por fim, não existe uma regra única para quando é preciso retreinar um modelo. Alguns sistemas precisam de atualizações diárias ou até em tempo real. Outros podem ser atualizados mensalmente ou a cada trimestre. Tudo depende do quão rápido o cenário muda e do custo de manter o modelo atualizado. O mais importante é sair de um processo manual e reativo para algo automatizado, contínuo e confiável.

Saiba mais: Como realizar mineração de processos: Guia prático para eficiência

No fim das contas, construir bons modelos de Machine Learning não é sobre escolher o algoritmo mais sofisticado, é saber tomar boas decisões em cada etapa do processo que vai desde o cuidado com os dados, passando pela criação de variáveis, escolha de métricas, validação, ajuste de hiperparâmetros e monitoramento em produção, tudo está conectado e ignorar qualquer uma dessas etapas é abrir espaço para erros que, mais cedo ou mais tarde, vão aparecer. 

O que diferencia projetos medianos de resultados sólidos é consistência, método e atenção aos detalhes. O Machine Learning é engenharia e como toda boa engenharia, exige processo, validação contínua e evolução constante. 

Se você aplicar essas práticas no dia a dia, não só vai melhorar a performance dos seus modelos, mas também vai construir soluções mais confiáveis, escaláveis e prontas para o mundo real. 

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