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projetos:modeltrees [2007/10/17 16:18] joel |
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+ | ===== Introdução ===== | ||
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+ | Os modelos estruturados por árvores, também conhecidos como árvores de decisão, podem ser vistos como métodos não paramétricos de regressão. O princípio destes modelos é o particionamento recursivo do espaço das variáveis e o ajuste de modelos simples em cada partição. | ||
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+ | Devido a fácil interpretação gerada por este modelo seu uso tornou-se comum em diferentes áreas como: medicina diagnóstica, escoragem de crédito e classificação de populações. | ||
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+ | Quando a variável resposta é uma classe, estes modelos são denominados árvores de classificação e quando ela é contínua, são chamados árvores de regressão. | ||
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+ | Muitos algoritmos foram desenvolvidos para realizar o particionamento recursivo, dentre eles: CHAID, CART, QUEST, C4.5,... | ||
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* {{projetos:modeltree:darosa_veiga_medeiros_revised.pdf|Tree Structured Smooth Transition Regression}} | * {{projetos:modeltree:darosa_veiga_medeiros_revised.pdf|Tree Structured Smooth Transition Regression}} | ||
* {{projetos:modeltree:cartspace.pdf|CART aplicado a Dados Espaciais com uso de GLM}} | * {{projetos:modeltree:cartspace.pdf|CART aplicado a Dados Espaciais com uso de GLM}} | ||
+ | * {{projetos:modeltree:a-comparison-of-logistic.pdf|Comparação Regressão Logística x Árvore de Decisão}} | ||
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+ | * {{projetos:modeltree:cart_area_medica.pdf|Aplicação do CART na Área Médica}} | ||
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