Cobertura

Cobertura é um termo frequentemente usado em Machine Learning e está relacionado a quão bem um modelo "cobre" os dados que ele usa para analisar. No Communications Mining, isso está relacionado à proporção de mensagens no conjunto de dados que possuem previsões informativas do rótulo, e é apresentado na Validação como uma pontuação percentual.

Os "Rótulos informativos " são aqueles que a plataforma entende serem úteis como rótulos independentes, considerando a frequência com que são atribuídos a outros rótulos. Rótulos que são sempre atribuídos com outro rótulo, por exemplo, rótulos pais que nunca são atribuídos por conta própria ou 'Urgent' se sempre for atribuído com outro rótulo, recebem um peso menor quando a pontuação é calculada.

O visual abaixo dá uma indicação de como seria a aparência de baixa cobertura versus alta cobertura em todo um conjunto de dados. Imagine que os círculos sombreados sejam mensagens que têm previsões de rótulos informativos.

Como uma métrica, a cobertura é uma maneira muito útil de entender se você capturou todos os diferentes conceitos potenciais em seu conjunto de dados e se você forneceu exemplos de treinamento variados o suficiente para eles para que a plataforma possa prevê-los com eficácia.

Em quase todos os casos, quanto maior a cobertura de um modelo, melhor seu desempenho, porém não deve ser considerado isoladamente ao verificar o desempenho do modelo.

Também é muito importante que os rótulos na taxonomia sejam íntegros, o que significa que têm precisão média alta e nenhum outro alerta de desempenho, e que os dados de treinamento sejam uma representação equilibrada do conjunto de dados como um todo.

Se seus rótulos não estiverem íntegros ou os dados de treinamento não forem representativos do conjunto de dados, então a cobertura do seu modelo calculada pela plataforma não será confiável.

Ter um modelo de alta cobertura é particularmente importante se você o estiver usando para orientar processos automatizados.

Para obter mais detalhes sobre a cobertura do modelo e como verificar a cobertura do seu modelo, consulte aqui.