Desvendando o Mito dos Polinômios de Alto Grau na Regressão
2025-04-22
A crença comum de que polinômios de alto grau são propensos a overfitting e difíceis de controlar na aprendizagem de máquina é questionada neste artigo. O autor argumenta que o problema não são os polinômios de alto grau em si, mas sim o uso de funções de base inadequadas, como a base padrão. Experimentos comparando as bases padrão, Chebyshev e Legendre com a base de Bernstein na adequação de dados ruidosos demonstram que a base de Bernstein, com seus coeficientes compartilhando as mesmas 'unidades' e sendo facilmente regularizadas, evita efetivamente o overfitting. Mesmo polinômios de alto grau produzem ajustes excelentes usando a base de Bernstein, exigindo ajuste mínimo de hiperparâmetros.