Árvores de decisão são um algoritmo popular usado para tarefas de classificação e de regressão. Eles funcionam particionando recursivamente os dados em subconjuntos com base nos recursos que melhor separam a variável de destino.
Etapas para fazer previsões e lidar com a tomada de decisões
1. Construção de árvores
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Nó raiz: começa com todo o conjunto de dados.
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Seleção de recursos: seleciona o melhor recurso para dividir os dados em subconjuntos. A “melhor” característica é determinada por um critério (como impureza de Gini ou ganho de informação).
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Divisão: Divide os dados em subconjuntos com base nos valores do recurso escolhido.
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Divisão recursiva: continua esse processo para cada subconjunto, criando ramificações ou nós até que determinados critérios de parada sejam atendidos (como atingir uma profundidade máxima ou ter poucas amostras).
2. Tomada de decisão e previsão
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Traversal: Ao fazer previsões para novos dados, ele percorre a árvore com base nos valores dos recursos desse ponto de dados.
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Avaliação do nó: em cada nó, ele testa o valor do recurso em relação a um limite e desce na árvore seguindo o ramo apropriado.
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Nós Folha: Eventualmente, chega a um nó folha que fornece a previsão ou decisão final.
3. Tratamento de recursos categóricos e numéricos
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Para características categóricas, as árvores de decisão podem simplesmente ser divididas com base em diferentes categorias.
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Para características numéricas, as árvores de decisão tentam diferentes limites para dividir os dados de forma otimizada.
4. Lidando com overfitting
- As árvores de decisão são propensas a overfitting. Técnicas como poda, limitação da profundidade da árvore ou definição de um número mínimo de amostras necessárias para dividir um nó ajudam a evitar o ajuste excessivo.
5. Confiança e probabilidade de previsão
- Na classificação, as árvores de decisão podem fornecer probabilidades de classe baseadas na distribuição de amostras em nós folha. Para regressão, ele fornece saída contínua com base no valor médio ou majoritário nos nós folha.
6. Interpretabilidade
- Uma das vantagens significativas das árvores de decisão é a sua interpretabilidade. Eles são facilmente visualizados e compreendidos, permitindo insights sobre quais recursos 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 simples, porém poderosa, para modelar relacionamentos complexos dentro dos dados. No entanto, eles podem ter dificuldades com certos tipos de dados que não são bem divididos com base em limites de decisão simples ou quando há recursos ruidosos ou irrelevantes.
