Árvore de decisão!

Foto de Vladislav Babienko no Unsplash

Uma Árvore de Decisão é um dos algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados mais fundamentais para problemas de classificação e regressão. Funciona muito bem com conjuntos de dados complexos e também é muito fácil de entender. Como o nome sugere, esse algoritmo funciona dividindo todo o conjunto de dados em uma estrutura semelhante a uma árvore com base em algumas condições e, em seguida, fornecendo previsões com base nessas condições.

Dois tipos de árvores de decisão

Árvore de decisão para variável categórica

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

Neste, temos um alvo contínuo ou variáveis de saída. Por exemplo, temos que prever a renda de uma pessoa dependendo da ocupação, educação, idade, etc.

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

Entropia: A entropia medirá a pureza presente no conjunto de dados. A entropia está entre 0 e 1. É dada por,

E = -p*log2(p) – q*log2(q)

Ginni = 1 - sum(Pi**2)

Diferentes Algoritmos para Árvore de Decisão

ID3 (Dicotomizador Iterativo): É um dos algoritmos utilizados para construir uma árvore de decisão para classificação. Ele usa o ganho de informação como critério para encontrar os nós raiz e dividi-los. Aceita apenas atributos categóricos.
C4.5: É uma extensão do algoritmo ID3, e melhor que ID3, pois lida com valores contínuos e discretos.
CART (Algoritmo de Classificação e Regressão): É o algoritmo mais popular usado para construir uma árvore de decisão. Ele usa a impureza Ginni como o cálculo padrão para selecionar nós raiz, no entanto, também podemos usar a entropia para os critérios. Este algoritmo funciona tanto em problemas de regressão quanto em problemas de classificação.

As árvores podem ser visualizadas.
Simples e fácil de entender e interpretar.
Ele pode ser usado para problemas de regressão e classificação.
Ele pode lidar com variáveis contínuas e categóricas.
O dimensionamento e a normalização (Feature Scaling) não são necessários.
Ele irá lidar com os valores ausentes.
Robusto para outliers.

overfitting são muito altos para árvores de decisão. (Baixa Viés, Alta Variação)
Uma pequena alteração nos dados pode causar instabilidade no modelo devido à abordagem gulosa.
Não é adequado para grandes conjuntos de dados. (Use Floresta Aleatória)

Neste artigo, vimos o que é árvore de decisão, os tipos de árvore de decisão, diferentes algoritmos de árvores de decisão, as vantagens e desvantagens da árvore de decisão.

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Boa Aprendizagem!!! ^_^

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