Você está enfrentando desafios inesperados na seleção de recursos de mineração de dados. Como você vai navegar por eles?
A seleção de recursos é uma etapa crítica na mineração de dados, na qual você determina quais atributos dos dados são mais relevantes para análise. No entanto, desafios inesperados podem surgir, como o overfitting, em que um modelo tem um bom desempenho em dados de treinamento, mas mal em dados não vistos. Para navegar por isso, você deve encontrar um equilíbrio entre a complexidade do modelo e o poder preditivo. Técnicas como validação cruzada, em que o conjunto de dados é dividido em subconjuntos de treinamento e teste, podem ajudar a avaliar o desempenho do modelo em dados não vistos. Métodos de regularização como Lasso (Operador de Seleção e Encolhimento Absoluto Mínimo) também pode penalizar modelos complexos para evitar o overfitting.