A Métrica CFIS

Uma Nova Perspectiva na Análise da Importância das Features em Modelos de Machine Learning

Resumo

A crescente demanda por modelos de aprendizado de máquina que ofereçam respostas rápidas e precisas impulsiona a criação de novas técnicas para aprimorar a performance e interpretabilidade desses modelos. Neste contexto, o presente trabalho propõe a métrica CFIS (Combined Feature Importance Score), uma nova métrica e abordagem inovadora para avaliar a importância das features em problemas de aprendizado de máquina. O CFIS combina diferentes métodos, como a importância de permutação, coeficientes de modelos de regressão e correlação com a variável alvo, a fim de fornecer uma visão mais abrangente da relevância das features. Ao integrar essas métricas, o CFIS busca superar as limitações de abordagens individuais, oferecendo uma análise mais robusta e detalhada sobre como cada feature contribui para a performance do modelo. A aplicação do CFIS pode beneficiar áreas diversas, permitindo que modelos de aprendizado de máquina sejam mais transparentes e eficazes em suas previsões.