Inteligencia Artificial: Arvores de Decisão

Árvores de decisão são um método comum de aprendizado de máquina supervisionado que é frequentemente utilizado em problemas de classificação e regressão. Elas são uma representação visual de um conjunto de regras de decisão que ajudam a tomar decisões com base em várias opções.

Uma árvore de decisão é construída a partir de um conjunto de dados de treinamento, onde cada registro possui um conjunto de características (ou recursos) e uma etiqueta de classe (ou valor de destino). O objetivo é criar uma árvore que possa ser usada para prever o valor de destino para novos registros, com base em suas características.

A construção da árvore de decisão envolve a divisão do conjunto de dados em subconjuntos menores, com base em uma série de testes em cada característica. A escolha da característica a ser testada e do ponto de divisão é determinada pela maximização de algum critério de separação, como a pureza da classe ou a redução da entropia. Esse processo é repetido recursivamente até que cada subconjunto contenha apenas registros de uma única classe (ou o tamanho mínimo de amostra seja atingido).

Uma vez construída, a árvore de decisão pode ser usada para classificar novos registros, seguindo os caminhos da árvore até chegar a uma folha correspondente à classe prevista. As árvores de decisão são uma técnica de aprendizado de máquina muito popular, pois são fáceis de entender, interpretar e visualizar. No entanto, eles podem ser propensos a overfitting, especialmente quando a árvore é muito profunda ou há muitas características com baixa importância.

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Vídeo de estudo

https://www.youtube.com/watch?v=W7MfsE5av0c&ab_channel=Did%C3%A1ticaTech