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Questions and Answers
O que é a aprendizagem em árvores de decisão?
O que é a aprendizagem em árvores de decisão?
É um método de aproximação de funções-alvo discretas, representadas numa árvore de decisão.
Quais dos seguintes atributos são usados na classificação das manhãs de sábado para jogar ténis?
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As árvores de decisão podem necessitar de todos os atributos de uma instância para fazer uma classificação.
As árvores de decisão podem necessitar de todos os atributos de uma instância para fazer uma classificação.
False
Como é representada uma árvore de decisão?
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Para que tipo de problemas as árvores de decisão são genericamente consideradas mais apropriadas?
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Study Notes
Árvores de Decisão
- Árvores de decisão são um método para aproximar funções-alvo discretas, representadas em forma de árvore.
- A árvore pode ser usada para interpretabilidade humana (human readability), representada por regras if-then.
- Árvores de decisão são algoritmos populares de inferência indutiva com aplicações em diagnóstico médico e gestão de risco de crédito.
- Uma instância é classificada descendo pela árvore da raiz até uma folha, onde está a classificação.
- Cada nó na árvore testa um atributo da instância.
- Cada ramo representa um valor possível para o atributo testado, e o processo continua até atingir uma folha.
- Exemplos de atributos usados em árvores de decisão incluem: Outlook (estado do céu: Sunny, Overcast, Rain), Humidity (umidade: High, Normal), Wind (vento: Strong, Weak).
- Árvores de decisão podem lidar com exemplos que não contem todos os atributos e valores, o que as torna adequadas em diversas aplicações.
- A estrutura da árvore de decisão representa uma disjunção de conjunções de restrições sobre os valores dos atributos, ou seja, combinações lógicas de teste sobre atributos para chegar a uma decisão final.
- A escolha do atributo para cada nó é baseada na expectativa de redução de entropia de todo o conjunto de dados.
- Métodos como ID3 (Iterative Dichotomiser 3) e C4.5 utilizam uma técnica de busca gulosa (greedy) para determinar o melhor atributo para cada nó, maximizando o ganho de informação em cada etapa.
- A entropia mede a impureza (ou falta de homogeneidade) de um conjunto de dados, com base na proporção de exemplos positivos e negativos.
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