UM SETUP QUE DÁ 90% DE ACERTOS.

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Bem; quando alguém diz que tem um setup que pode dar 90 % de acerto em suas operações, é claro que, das duas, uma: ou é simplesmente uma propaganda para atrair as pessoas que leem o texto, ou realmente o dito Setup pode dar até mais do que 90 % de acertos nas operações, se todos os parâmetros forem seguidos.

Por que pode até dar mais de 90% de acertos?

Porque se algo se aproxima tanto assim do máximo de excelência, não pode se duvidar que, com pouco esforço a mais tocará os 100% de acerto em algumas vezes.

E isto se aplica ao Setup que nós colocamos na área exclusiva do site (restrita aos afiliados que já ativaram sua conta em uma de nossas corretoras com o depósito inicial).

Utilizamos apenas o indicador Parabólico SAR, e o Canal de Keltner neste setup; a simplicidade nos templates, geralmente é o que nos proporciona os melhores setups e os melhores resultados.

É claro que, para se atingir tal nível de aproveitamento e acerto em suas operações, o investidor terá que ter todas as características inerentes ao operador profissional, uma ótima gestão de capital, e paciência…principalmente paciência.

E em quanto tempo, ou seja, em qual período, e quantas operações são necessárias para se ter os 90% de acerto?

Isto você somente irá saber, se cadastrar-se em uma de nossas corretoras, ativar sua conta com o depósito inicial e assistir ao vídeo na Área Exclusiva do site para conhecer a operação. Mas, em suma, você é quem decidirá.

Matriz de Confusão e AUC ROC

Translating Machine Learning Metrics into the Real World

Existem centenas de postagens explicando como calcular métricas de Machine Learning, e são muitas métricas! Escolher a métrica certa para seu modelo de algoritmo de Machine Learning otimizar já é um grande desafio, muitas vezes não temos uma resposta certa. Devemos utilizar uma métrica mais sensível aos outliners como o MSE ou devemos tornar o algoritmo mais sensível percentualmente como o MAPE? Daí vem uma dúvida ainda mais importante, como é que nós podemos transformar essas diferentes métricas em coisas mais palpáveis para os times de negócios? Ou responder à pergunta de todos os dias, vale a pena continuar melhorando o modelo? Quanto ganharemos se o modelo melhorar 1% na AUC? Nessa postagem vamos tentar responder essas perguntas.

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Geralmente em um problema de regressão, tentamos diminuir a distância do valor previsto (yhat) para o valor real (y) e escolhemos os pesos das variáveis que produzem o menor erro. Em um problema de classificação otimizar esse tipo de métrica não faz sentido, pois ou teremos uma classe binária e a distância será sempre 0 ou 1. Em um problema multiclass teremos distâncias maiores mas que não implicam erros maiores, já que as classes são independentes umas das outras. Como resolvemos esse impasse?

Tudo começa com a Acurácia.

O primeiro passo é fazermos uma contagem de acertos. Sempre que o valor previsto for igual ao valor real (chamaremos o valor previsto de yhat e o valor real de y) contamos como um caso de acerto e a Acurácia é definida como:

Essa é uma métrica bastante usada e bastante perigosa. Ela esconde alguns possíveis defeitos do seu modelo e pode te levar a decisões erradas.

Vamos a um exemplo de classificação de Fraude. Temos 100mil observações e dessas, 1% são casos de fraude. Se seu modelo for muito ruim e disser que todos os valores são de não-fraude, ainda sim você terá uma Acurácia de 99%, que parece muito boa mas na verdade seu modelo é completamente inútil já que não consegue identificar nenhum fraudador.

Matriz de confusão

Para resolver esse problema precisamos de métricas mais completas, que passem a ideia não só de quantos acertos mas de quanto o modelo está sendo sensível.

Para isso vamos plotar a famosa matriz de Confusão. Ela é uma matriz onde colocamos os valores reais nas colunas e os valores preditos nas linhas. Assim o cruzamento das linhas e das colunas passam a ser nossas métricas. (não é incomum vermos versões invertidas)

Podemos ver agora na matriz de confusão que existe dois tipos de acertos e dois tipos de erros e vamos focar neles agora. Para a Acurácia, não havia diferenças, apenas acertos e erros. Agora começamos a diferencia-los.

Nos acertos podemos ter os verdadeiros positivos (TP) (ou seja, a classe era 1, como fraude, e o algoritmo identificou como 1, fraude). E os verdadeiros negativos (TN) (era 0 e o modelo previu como 0).

Já os erros, também temos dois tipos, os Falso positivos (FP) (o modelo previu como fraude quando na verdade não era uma fraude), e os Falso Negativos (FN), o modelo previu como não-fraude quando na verdade era uma fraude.

Na estatística chamamos os Falso Positivos de erro do tipo I. Ele é o nível de significância dos testes, representado por α (alpha). Um nível bem comum é o famoso 5% e sua interpretação é que em α vezes (por exemplo 5%) rejeitaremos a hipótese nula (H0) quando ela é verdadeira.

Já o erro do tipo II, nossos Falso Negativos, é menos popular e um dos motivos é porque ele não pode ser escolhida diretamente(como escolhemos o nível de significância), na estatística ele representa o poder do teste, e a forma de altera-lo é usando modelos diferentes ou aumentando o tamanho do amostra. É representado pela letra grega β (Beta). Um erro do tipo II ocorre quando a hipótese nula é falsa, mas erroneamente falhamos ao ser rejeitada

Essas definições podem ficar confusas, pois elas são relativas a qual classe escolhemos para ser a classe 1 e 0. Uma regra de bolso é colocar a classe de maior interesse no 1 e geralmente o maior interesse é quando erra-la se torna mais caro.

Precisão ou Sensibilidade

Da matriz de confusão podemos construir pelo menos uma dezena de métricas, mas duas são mais importantes, a Precisão e o Recall. A primeira nos diz de todos os casos que dissemos ser da classe 1 (no nosso exemplo, de todos os casos preditos como fraude) quantos nós acertamos (ou seja, quanto realmente eram de fraude). Já o Recall nos passa a ideia de Sensibilidade, ele nos diz, de todos os possíveis casos onde o target era 1, quantos nós conseguimos capturar, no nosso exemplo seria, de todos os possíveis casos de fraude, quantos nosso modelo conseguiu identificar. Note que as duas métricas tem o mesmo númerador, mas com denominadores diferentes.

No nosso exemplo inicial, onde tínhamos acurácia de 99%, teríamos uma sensibilidade de 0% já que não identificamos nenhum caso de fraude.

Mais Precisão ou Mais Sensibilidade?

Assim como quase tudo no Machine Learning, aqui também temos um tradeoff importante, não conseguimos ter um modelo Preciso e Sensível ao mesmo tempo, ou melhoramos uma métrica ou melhoramos a outra. Vamos entender isso mais profundamente.

Imagine que você precisa treinar um modelo para prever quem terá Câncer (y=1). Vamos entender o que acontece com cada uma das possibilidades:

  • TP: (y=yhat=1) → Identificamos correta quem terá Câncer, assim a pessoa pode se tratar e aumentar as chances de sobrevivência.
  • TN: (y=yhat=0) →Identificamos corretamente quem não terá Câncer, assim a pessoa pode ir para casa em paz e não se preocupar com tratamentos.
  • FP: (y=0 & yhat =1) → Aqui começam os problemas. Prevemos que a pessoa terá Câncer e ela não terá. Assim ela terá que gastar tempo e dinheiro com exames desnecessários. Mas sobreviverá.
  • FN: (y=1 & yhat=0) → Talvez esse seja o principal problema, a pessoa terá Câncer e nosso modelo previu que não, logo, ela irá para casa feliz, não fará os exames e aumentará muito o risco de vida.

Então diminuímos o erro do tipo I tornando nosso modelo mais preciso, ou diminuímos o erro do tipo II tornando nosso modelo mais sensível, qual a escolha certa nesse caso? Bom, se fosse eu escolhendo o modelo que preveria minha própria saúde, faria o modelo mais sensível possível, mesmo que isso causasse uma menor precisão. Mas os legisladores não pensam assim, porque erro do tipo I também trás altos custos. Então como escolher?

Thresholds

Imagine que os modelos não fazem a predição das classes diretamente, mas calculam a probabilidade de cada observação pertencer a a classe, se essa probabilidade for maior que 50% eles falam que a observacão pertence a classe 1, se não, pertence a classe 0 (ou para qualquer número de classes), a isso chamamos de threshold, que é o corte que separará as classes. O que vamos começar a fazer agora é pensar em uma estratégia para escolher esse corte.

Então uma forma alternativa de lermos a matriz de confusão é entendermos qual a distribuição de probabilidade da Classe 0 e da Classe 1 conforme a figura:

Se quisermos um Modelo super preciso, trocamos o Thresholds de 50% para 75%, assim apenas quando tivermos bastante certeza de predição vamos prever como verdadeiro, e o contrário, caso precisemos de um modelo bastante sensível, basta trocar por um pouco de precisão, diminuímos o Thresholds para, por exemplo, 25% e preveremos mais casos como verdadeiro.

Otimizando threshold com Matriz Financeira

Se a matriz de confusão depende do thresholds utilizado, qual escolher? Qual o melhor corte para transformar probabilidades em classes? Vamos utilizar a seguinte técnica. Vamos criar uma Matriz de confusão só que ao invés de colocar as quantidades previstas vamos colocar os custos unitários de acertar e errar. Abaixo um exemplo:

TP: Lucro de 1% de um financiamento de 10mil
FP: Prejuizo caso nosso modelo não identifique o Fraudador: -10mil.
FN: Lucro que deixamos de ganhar caso dissemos que um cliente era fraude quando não era.
TN: Fraudes identificadas corretamente, não nos fraudam.

Após isso vamos multiplicar nossa matriz de confusão financeira pela matriz de confusão que sai do modelo. Seu resultado será o Lucro/Prejuízo do nosso modelo. Após isso vamos testar diferentes Thresholds e escolher o que dá o maior lucro. Um modelo de Machine Learning não consegue levar isso em conta pois para ele os erros tem custos simétricos, raramente na vida real temos custos iguais para erro do tipo I e erro do tipo II, e sempre que os custos são diferentes, precisamos escolher o threshold correto.

O código abaixo itera sobre diferentes cortes para definir qual o corte que dá o maior lucro:

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Guilherme Machado

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