Visão geral
Neste artigo, você aprenderá a ler e interpretar os gráficos de Importância de Recursos em um Mapa de Predição DORA. Este gráfico ajuda a entender quais características (como geologia, geofísica ou geoquímica)
influenciaram as previsões do modelo e o que fazer se o modelo parecer estar se concentrando nas entradas erradas.
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O que é a importância de um Recurso?
Os gráficos de importância de recursos (também conhecidos como valores SHAP) ajudam a explicar como os recursos impactam as previsões do modelo de IA. Eles mostram o quanto cada recurso de entrada contribuiu para a tomada de decisão do modelo.
Em DORA, essas características podem incluir estruturas geológicas, concentrações de elementos geoquímicos, anomalias geofísicas e muito mais.
A cada elemento é atribuída uma porcentagem de Importância, indicando como cada elemento contribuiu para que o pixel tivesse alta ou baixa probabilidade de ser mineralizado.
Os gráficos de importância de recursos ajudam que você:
Veja em quais recursos o modelo se baseou com mais frequência.
Veja como cada recurso, valores baixos e altos, altera as chances de mineralização.
Verifique se o foco do modelo está alinhado com sua compreensão da exploração.
Como interpretar
Os gráficos de importância dos Recursos ajudam você a entender quais influenciaram as previsões do DORA e como.
Eis como lê-los:
Classificação de recursos (eixo Y): os recursos são listados do mais importante (acima) ao menos importante (abaixo), com base em sua influência nas previsões do modelo.
Valor SHAP (eixo X): Mostra o quanto um recurso desviou a previsão de uma estimativa neutra de 50%.
Direita = direcionou a previsão para a mineralização
Esquerda = empurrou para longe da mineralização
Cor dos pontos de dados: Cada ponto de dados representa um pixel na sua área de interesse (AOI).
Rosa escuro/Vermelho = alto valor de entrada
Azul = baixo valor de entrada
A altura do histograma/espessura da nuvem de pontos representa a densidade dos dados.
Por exemplo:
Se pontos rosa escuro ou vermelhos referentes a uma determinada característica estiverem agrupados no lado direito do gráfico SHAP, isso significa que valores altos desse recurso aumentaram a probabilidade de mineralização.
Se estiverem agrupados à esquerda, significa que valores altos diminuíram a probabilidade.
Em contrapartida, se os pontos azuis (que representam valores baixos) estiverem agrupados à direita, então os valores baixos desse recurso aumentaram a probabilidade de mineralização, sugerindo uma relação inversa.
Se os pontos azuis estiverem concentrados à esquerda, valores baixos diminuem a probabilidade.
A previsão básica de DORA para um pixel é de 50%, o que equivale a um lançamento de moeda ou um palpite neutro. A Importância dos Recursos mostra como os recursos empurram essa previsão para mais ou para menos:
Um valor SHAP de +0,3 pode alterar a probabilidade de um pixel de 50% para 80%.
Um valor SHAP de -0,2 pode reduzi-lo para 30%.
Quanto mais consistentemente um recurso afasta as previsões de 50%, mais importante ele é considerado. Se todos os pontos de dados para um recurso estiverem agrupados próximos de zero, esse recurso não teve muita influência no modelo.
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