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projetos:modeltrees [2008/08/15 13:22] joel |
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| ===== Introdução ===== | ===== Introdução ===== | ||
| - | As Árvores de Classificação e Regressão compõem um conjunto de métodos de particionamento recursivo que geram regras de decisão para problemas de classificação e regressão que podem ser facilmente interpretadas. Algoritmos como o CHAID, CART, QUEST e C4.5 popularizaram estes métodos em várias comunidades científicas. | + | As Árvores de Classificação e Regressão compõem um conjunto de métodos de particionamento recursivo que geram regras de decisão para problemas de classificação e regressão que podem ser facilmente interpretadas. Algoritmos como o CHAID, CART, QUEST e C4.5, dentre outros, popularizaram estes métodos em várias comunidades científicas. |
| - | + | O grande poder preditivo destes métodos foi comprovado nas tradicionais competições KDD nas quais diversas metodologias exploratórias de dados concorrem para extração de conhecimento em diferentes bases de dados. | |
| - | 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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| - | Uma das desvantagens destes algoritmos é a instabilidade do modelo final. Pequenas mudanças na base de dados pode gerar diferentes modelos. Por este motivo, são adotadas saídas como Bagging e Boosting para problemas que a finalidade é preditiva. | + | |
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