Gráfico de Calibração
A calibration plot, also known as a reliability diagram, is a graphical representation used to evaluate how well the predicted probabilities from a statistical model align with the actual outcomes. This is particularly important in fields like aprendizado de máquina and statistics, where models often provide previsões probabilísticas.
Em um gráfico de calibração típico, o eixo x representa as probabilidades previstas (geralmente agrupadas em intervalos), enquanto o eixo y mostra as frequências observadas reais dos resultados. Por exemplo, se um modelo prevê uma chance de 70% de um evento ocorrer, o gráfico de calibração mostrará com que frequência esse evento realmente ocorre quando o modelo faz essa previsão.
A perfectly calibrated model would result in a calibration plot where the predicted probabilities match the actual outcomes, forming a 45-degree diagonal line (often referred to as the ‘calibration line’). If the plot falls above this line, it indicates that the model is under-confident (predicting lower probabilities than observed). Conversely, if it falls below, the model is over-confident (predicting higher probabilities than observed).
Gráficos de calibração são essenciais para avaliar modelos em tarefas de classificação binária, such as in healthcare for predicting disease presence or in finance for pontuação de crédito. By visually inspecting the calibration plot, practitioners can make informed decisions about model adjustments, threshold settings, and overall reliability of the predictions.