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Erros em Mineração de Dados – Predição de Terremotos Através de Manchas Solares

Um importante artigo de Cristian Mesiano aborda um problema muito recorrente na literatura de Mineração de Dados que é a não observância de aspectos básicos em relação aos dados a serem minerados; e valores de julgamento sobre a base a ser minerada. Ele elenca 4 aspectos que levam  um projeto de mineração de dados a falha que são 1) Confiança em demasia na base de dados, 2) Formulação da amostra de dados para análise, 3) Dependência dos resultados do Trainning Set, e 4) Explicação de fenômenos na base de dados através de algumas regressões. 

O post é bem curto, mas vale a pena a discussão e a reflexão.

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