Ensemble Learning
Ensemble Learning é a técnica de combinar múltiplos modelos para obter uma performance superior àquela alcançada por qualquer modelo individual. Em vez de apostar tudo em um único algoritmo, você usa vários e junta as previsões de forma inteligente. O resultado costuma ser mais estável, mais preciso e mais resistente a erros.
Por que ensemble funciona tão bem
Cada modelo tem pontos fortes e fracos. Quando você combina vários, os erros individuais tendem a se anular. Isso reduz variância, diminui overfitting e cria um sistema mais robusto. É por isso que muitos modelos vencedores de competições de IA usam ensemble.
Métodos de ensemble
Voting
Método simples para classificação e regressão.
Classificação: decisão por maioria
Regressão: média das previsões
Funciona bem quando modelos têm performance razoável e erros complementares.
Averaging
Uma evolução do voting.
As previsões recebem pesos proporcionais ao desempenho de cada modelo
Modelos melhores influenciam mais no resultado
Stacking
Um meta-modelo aprende como combinar as previsões dos modelos base.
Os modelos base fazem previsões
Um segundo modelo aprende a combiná-las
Oferece alta performance e grande flexibilidade
Bagging
Cada modelo é treinado em subconjuntos diferentes do dataset através de amostragem com reposição.
Reduz variância
Torna modelos menos sensíveis a outliers
Random Forest é o exemplo mais popular
Boosting
Modelos treinados de forma sequencial.
Cada novo modelo aprende a corrigir os erros do anterior.
Aumenta precisão
Reduz viés
Exemplos: XGBoost, LightGBM, AdaBoost, Gradient Boosting
Vantagens do ensemble
Performance superior à de modelos individuais
Redução de overfitting
Confiabilidade em dados ruidosos
Robustez em cenários críticos
Alta performance com relativamente pouco tuning
Desvantagens
Treinamento mais lento
Inferência mais pesada
Menos interpretável
Custo computacional maior
Quando usar ensemble learning
Competições de machine learning
Modelos críticos onde cada ponto percentual importa
Sistemas onde pequenos erros têm impacto financeiro
Cenários com alta variância nos dados
Quando um modelo único chegou ao limite de performance
A regra geral é simples: comece com um modelo único. Se precisar espremer performance extra, aplique ensemble.