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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. | 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. | + | 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. Mais recentemente, métodos de boosting e bagging potencializaram ainda mais o uso destes métodos. |
==== Artigos ==== | ==== Artigos ==== | ||
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* {{projetos:modeltree:a-comparison-of-logistic.pdf|Comparação Regressão Logística x Árvore de Decisão}} | * {{projetos:modeltree:a-comparison-of-logistic.pdf|Comparação Regressão Logística x Árvore de Decisão}} | ||
* {{projetos:modeltree:cart_area_medica.pdf|Aplicação do CART na Área Médica}} | * {{projetos:modeltree:cart_area_medica.pdf|Aplicação do CART na Área Médica}} | ||
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+ | ==== Trabalhos Acadêmicos ==== | ||
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+ | {{:projetos:modeltrees:tese_bernardo_v10.doc|Dissertação de Mestrado de Bernardo Spindel}} | ||
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+ | {{:projetos:modeltrees:tesecesartaconeli.pdf|Tese de Doutorado de César Taconeli}} | ||
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==== Programas ==== | ==== Programas ==== |