Este repositório contém um notebook Python que implementa uma análise avançada de intervenções para ansiedade utilizando SHAP (SHapley Additive exPlanations) para quantificar a importância de diferentes características na predição dos níveis de ansiedade pós-intervenção.

Visão Geral

O notebook adapta uma estrutura de Mixture of Experts (MoE) para integrar valores SHAP, permitindo uma compreensão granular dos fatores que impulsionam o sucesso de intervenções para ansiedade. Este método possibilita identificar quais características (como grupo de tratamento e nível de ansiedade pré-intervenção) contribuem mais significativamente para os resultados observados após a intervenção.

Fluxo de Trabalho

1. Carregamento e Validação de Dados

   • Carregamento de dados sintéticos de intervenção para ansiedade
   • Validação rigorosa da estrutura, conteúdo e tipos de dados
   • Tratamento adequado de possíveis erros durante o processo

2. Cálculo de Valores SHAP

   • Computação de valores SHAP para avaliar a importância das características
   • Explicações detalhadas e tratamento de erros durante o cálculo
   • Visualização dos resultados de valores SHAP

3. Visualização de Dados

   • Geração de gráficos KDE (Kernel Density Estimation)
   • Criação de gráficos Violin Plot para distribuição por grupos
   • Implementação de gráficos de Coordenadas Paralelas
   • Desenvolvimento de Hipergrafos para análise de relacionamentos
   • Tratamento detalhado de erros de visualização

4. Resumo Estatístico

   • Realização de análise bootstrap para robustez estatística
   • Geração de estatísticas descritivas
   • Validação de resultados estatísticos

5. Relatório de Insights via LLMs

   • Síntese de descobertas utilizando múltiplos modelos (Grok, Claude, Grok-Enhanced)
   • Ênfase em insights baseados nos valores SHAP
   • Validação das saídas dos LLMs e tratamento de erros potenciais

Componentes Técnicos

Bibliotecas Principais

• pandas: Manipulação e processamento de dados
• matplotlib e seaborn: Visualização de dados
• shap: Cálculo e visualização de valores SHAP
• scikit-learn: Modelagem preditiva (RandomForestRegressor)
• plotly: Visualizações interativas avançadas
• networkx: Criação e visualização de grafos/hipergrafos
• scipy: Análises estatísticas (bootstrap)

Componente de IA Reinforcement Learning

O notebook inclui uma implementação simplificada de um agente DDQN (Double Deep Q-Network) como demonstração de caso de uso potencial para otimização adaptativa de intervenções.

Processamento de Dados

• Codificação one-hot de variáveis categóricas
• Escalonamento de características numéricas
• Validação extensiva de dados de entrada

Visualizações Avançadas

• Gráficos SHAP para interpretabilidade do modelo
• Visualizações KDE para distribuições
• Violin plots para comparações entre grupos
• Coordenadas Paralelas para visualização multidimensional
• Hipergrafos para análise de relacionamentos complexos

Análise Estatística

• Bootstrap para estimativas de intervalos de confiança
• Estatísticas descritivas detalhadas
• Quantificação de efeitos de intervenção

Uso

1. Execute o notebook em um ambiente Python com as dependências instaladas
2. Os resultados serão salvos no diretório especificado em OUTPUT_PATH
3. As visualizações geradas incluem gráficos SHAP, KDE, Violin, Coordenadas Paralelas e Hipergrafos
4. Um relatório de insights consolidado será gerado combinando análises de múltiplos modelos LLM

Notas de Implementação

• O notebook inclui tratamento abrangente de erros para robustez
• Cores neon são utilizadas para melhorar a visualização em fundo escuro
• A constante BOOTSTRAP_RESAMPLES controla o número de reamostragens para análise estatística
• Para ambientes Google Colab, o notebook detecta automaticamente e adapta os caminhos

Autor

Hélio Craveiro Pessoa Júnior