Aprenda sobre Árvores de Decisão em Machine Learning
Aprenda sobre árvores de decisão em Machine Learning.
Publicado em 8 de agosto de 2023
Glossário
Aprendendo sobre Árvores de Decisão em Machine Learning
As árvores de decisão são um dos algoritmos mais populares e poderosos em Machine Learning. Neste artigo, vamos aprender sobre como as árvores de decisão funcionam e como aplicá-las em projetos de Machine Learning.
O que são árvores de decisão?
Uma árvore de decisão é um modelo que mapeia observações sobre um item para conclusões sobre o valor alvo desse item. Elas são compostas de nós e arestas, onde cada nó representa um teste em um atributo, cada ramo representa o resultado do teste e cada folha representa uma decisão ou resultado. A aprendizagem por árvore de decisão é um método de aprendizagem supervisionada, onde a árvore é construída a partir de um conjunto de dados de treinamento.
Importância das árvores de decisão em Machine Learning
Existem várias razões pelas quais as árvores de decisão são importantes em Machine Learning:
Interpretabilidade
As árvores de decisão são altamente interpretáveis, o que significa que é fácil entender como elas chegaram a uma determinada decisão. Cada nó e ramo da árvore representa um teste lógico que pode ser seguido.
Flexibilidade
As árvores de decisão podem ser aplicadas em diferentes tipos de problemas e podem lidar com uma variedade de tipos de dados, incluindo dados categóricos e numéricos.
Eficiência
Construir uma árvore de decisão é um processo computacionalmente eficiente. Mesmo com grandes conjuntos de dados, as árvores de decisão podem ser construídas rapidamente.
Seleção de recursos
As árvores de decisão podem ser usadas para selecionar os recursos (atributos) mais importantes em um conjunto de dados. Isso é útil quando se deseja simplificar um modelo ou reduzir a dimensionalidade dos dados.
Principais algoritmos de árvores de decisão
Ao aprender sobre árvores de decisão em Machine Learning, é fundamental entender os principais algoritmos associados a elas. Alguns dos algoritmos mais populares de árvores de decisão incluem:
ID3
ID3 é um algoritmo clássico de árvore de decisão usado para a classificação de dados. Ele usa uma abordagem de ganho de informação para construir a árvore.
C4.5
C4.5 é uma extensão do ID3 e também é usado para classificação. A principal melhoria do C4.5 em relação ao ID3 é que ele pode lidar com atributos contínuos, em vez de apenas atributos categóricos.
CART
CART (Árvores de Regressão e Classificação) é um algoritmo que pode ser usado para problemas de classificação e regressão. Ele constrói árvores binárias e usa a impureza de Gini ou o cálculo da entropia para dividir os dados.
Random Forest
Uma Random Forest é uma coleção de árvores de decisão. Cada árvore é construída a partir de um subconjunto aleatório do conjunto de dados original e a previsão final é feita pela média das predições de todas as árvores.
Implementação de árvores de decisão em Machine Learning
A implementação de árvores de decisão em Machine Learning pode ser realizada usando bibliotecas e frameworks específicos. Abaixo, estão os passos básicos para implementar árvores de decisão em Machine Learning:
- Preparação dos Dados
- Divisão do Conjunto de Dados
- Escolha do Algoritmo
- Treinamento do Modelo
- Avaliação do Modelo
- Ajuste do Modelo
- Previsões com o Modelo Treinado
Sobre a Awari
A Awari é a melhor plataforma para aprender sobre ciência de dados no Brasil. Aqui você encontra cursos com aulas ao vivo, mentorias individuais com os melhores profissionais do mercado e suporte de carreira personalizado para dar seu próximo passo profissional e aprender habilidades como Data Science, Data Analytics, Machine Learning e mais.
Já pensou em aprender de maneira individualizada com profissionais que atuam em empresas como Nubank, Amazon e Google? Clique aqui para se inscrever na Awari e começar a construir agora mesmo o próximo capítulo da sua carreira em dados.
Aprenda uma nova língua na maior escola de idioma do mundo!
Conquiste a fluência no idioma que sempre sonhou com uma solução de ensino completa.
+ 400 mil alunos
Método validado
Aulas
Ao vivo e gravadas
+ 1000 horas
Duração dos cursos
Certificados
Reconhecido pelo mercado
Artigos Relacionados
Confira abaixo mais conteúdos sobre o tema
Inteligência Artificial: Como o WhatsApp utiliza a IA para melhorar a experiência do usuário
A inteligência artificial no WhatsApp é uma realidade em...
Inteligência Artificial: O Futuro da Tecnologia Educacional
A implementação da Inteligência Artificial na educação traz benefícios...
Inteligência Artificial: Como Vetorizar uma Imagem
Como funciona a vetorização utilizando inteligência artificial? Descubra como...
