Compreender as árvores de decisão na aprendizagem automática

Atualizado em June 05, 2024 2 Minutos Leia

As árvores de decisão são um algoritmo popular utilizado para tarefas de classificação e regressão. Funcionam através da partição recursiva dos dados em subconjuntos com base nas características que melhor separam a variável-alvo.

Passos para fazer previsões e tomar decisões

1. Construção de árvores

• Nó de raiz: Começa com todo o conjunto de dados.

• Seleção de características: Selecciona a melhor caraterística para dividir os dados em subconjuntos. A “melhor” caraterística é determinada por um critério (como a impureza de Gini ou o ganho de informação).

• Divisão: Divide os dados em subconjuntos com base nos valores da caraterística escolhida.

• Divisão recursiva: Continua este processo para cada subconjunto, criando ramos ou nós até que determinados critérios de paragem sejam cumpridos (como atingir uma profundidade máxima ou ter muito poucas amostras).

2. Tomada de decisões e previsão

• Percurso: Ao fazer previsões para novos dados, percorre a árvore com base nos valores das características para esse ponto de dados.

• Avaliação dos nós: Em cada nó, testa o valor da caraterística em relação a um limiar e desce na árvore seguindo o ramo apropriado.

• Nós folha: Eventualmente, chega a um nó folha que fornece a previsão ou decisão final.

3. Tratamento de características categóricas e numéricas

• Para características categóricas, as árvores de decisão podem simplesmente dividir-se com base em categorias diferentes.

• Para as características numéricas, as árvores de decisão tentam diferentes limiares para dividir os dados de forma óptima.

4. Lidar com o sobreajuste

• As árvores de decisão são propensas ao sobreajuste. Técnicas como a poda, a limitação da profundidade da árvore ou a definição de um número mínimo de amostras necessárias para dividir um nó ajudam a evitar o sobreajuste.

5. Confiança e probabilidade de previsão

• Na classificação, as árvores de decisão podem fornecer probabilidades de classe com base na distribuição das amostras nos nós das folhas. Para a regressão, fornecem resultados contínuos com base no valor médio ou maioritário nos nós folha.

6. Interpretabilidade

• Uma das vantagens significativas das árvores de decisão é a sua capacidade de interpretação. São facilmente visualizadas e compreendidas, permitindo saber que características são mais importantes na tomada de decisões.

7. Métodos de conjunto

• As árvores de decisão podem ser combinadas em métodos de conjunto como Random Forests ou Gradient Boosting para melhorar o desempenho e a robustez.

As árvores de decisão oferecem uma abordagem direta, mas poderosa, para modelar relações complexas nos dados. No entanto, podem ter dificuldades com determinados tipos de dados que não se dividem bem com base em limites de decisão simples ou quando existem características ruidosas ou irrelevantes.