Nesta lição, você vai depurar um problema de ML real* relacionado à previsão do câncer.
Exemplo real: previsão do câncer
Exemplo real: previsão do câncer
- O modelo foi treinado para prever "probabilidade de paciente com câncer" de registros médicos
Exemplo real: previsão do câncer
- O modelo foi treinado para prever "probabilidade de paciente com câncer" de registros médicos
- Os recursos incluem idade do paciente, sexo, condições médicas anteriores, nome do hospital, sinais vitais e resultados de exames
Exemplo real: previsão do câncer
- O modelo foi treinado para prever "probabilidade de paciente com câncer" de registros médicos
- Os recursos incluem idade do paciente, sexo, condições médicas anteriores, nome do hospital, sinais vitais e resultados de exames
- O modelo deu um excelente desempenho nos dados de teste retidos
Exemplo real: previsão do câncer
- O modelo foi treinado para prever "probabilidade de paciente com câncer" de registros médicos
- Os recursos incluem idade do paciente, sexo, condições médicas anteriores, nome do hospital, sinais vitais e resultados de exames
- O modelo deu um excelente desempenho nos dados de teste retidos
- Mas o modelo se saiu muito bem em novos pacientes. Por quê?
Exemplo real: previsão do câncer
Por que você acha que o modelo não teve um bom desempenho em novos pacientes? Veja se você consegue descobrir o problema e clique no botão de reprodução ▶ abaixo para descobrir se está certo.
* Baseamos este módulo com flexibilidade (faça algumas modificações ao longo do caminho) em "vazamento no uso de mineração de dados: formulação, detecção e prevenção" de Kaufman, Rosset e Perlich.