Modelo substituto

term_id: surrogate_model

Category: basic_concepts

Definition

No aprendizado de máquina e na otimização, um modelo substituto atua como um proxy para uma função alvo que é difícil de avaliar diretamente. Ele é treinado em pares de entrada-saída do modelo original para aproximar sua saída com menor custo computacional.

Summary

Um modelo matemático simplificado usado para aproximar o comportamento de um modelo mais complexo, computacionalmente caro ou inacessível (black-box).

Key Concepts

  • Aproximação de Modelo
  • Otimização de Caixa-Preta
  • Eficiência Computacional
  • Modelo Proxy

Use Cases

  • Otimização de hiperparâmetros
  • Aceleração de simulações de projeto de engenharia
  • Análise de sensibilidade de sistemas complexos

Code Example

from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
import numpy as np

# Simple surrogate for a noisy function
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2.1, 3.9, 6.2, 7.8])

surrogate = GaussianProcessRegressor()
surrogate.fit(X, y)
prediction = surrogate.predict(np.array([[2.5]]))

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