O que é uma Árvore de Decisão: Um Guia para Iniciantes em Análise de Dados

Árvores de decisão são representações visuais de processos de tomada de decisão. Elas utilizam ramificações para descrever escolhas e resultados. Este guia EdrawMind apresentará os benefícios de fazer uma árvore de decisão na análise de dados.

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As Árvores de Decisão se mostraram ser um dos mecanismos de aprendizado mais recomendados quando se trata de dominar algoritmos para análise de dados. Uma árvore de decisão, ou um modelo hierárquico de suporte à decisão, é uma ilustração visual em formato de árvore das decisões e as suas possíveis consequências.

Numa árvore de decisão tradicional, incluímos resultados de eventos de chance, diferentes custos de recursos e utilidades, entre outros. Tradicionalmente, a estrutura de uma árvore de decisão contém nós internos que representam um teste sobre qualquer atributo, e cada ramificação representa o resultado desse respectivo teste. Para entender a árvore de decisão de forma mais precisa, representamos cada nó folha com uma legenda de classe que descreve a decisão tomada após calcular todos os atributos facultados.

Existem vários benefícios em fazer uma árvore de decisão, como:

  • Ajuda empresas e pessoas a tomarem decisões bem-informadas.
  • Como todos os atributos são devidamente analisados, as chances de cometer erros são praticamente nulas.
  • As árvores de decisão detalhadas permitem uma análise de dados mais rápida ao visualizar todas as opções disponíveis.

Neste guia detalhado para entender os diagramas de árvore de decisão, discutiremos como as árvores de decisão funcionam e como fazer uma árvore de decisão usando os modelos gratuitos oferecidos pelo EdrawMind.

Neste artigo:
  1. Tipos de Árvore de Decisão
  2. Como as Árvores de Decisão Funcionam
  3. Benefícios de Você Usar Árvores de Decisão na Análise de Dados
  4. Como Você Pode Fazer uma Árvore de Decisão
  5. Modelo de Árvore de Decisão
  6. Criador de Árvores de Decisão Gratuito
  7. Conclusão

Tipos de Árvore de Decisão

Quando nos aprofundamos para entender a árvore de decisão e como ela funciona, devemos primeiro entender como os analistas de dados e especialistas em aprendizado de máquina a classificam.

Uma pessoa ou uma empresa pode criar dois tipos de árvores de decisão para alcançar um resultado ótimo:

1. Árvores de Decisão de Classificação:

Ao lidar com um problema simples de sim ou não, seguimos com Árvores de Classificação. Elas são criadas quando precisamos de respostas diretas para quaisquer perguntas. Por exemplo: A equipe de logística cumpriu os prazos? A resposta aqui pode ser simples: Sim ou Não, e isso ajuda os donos da empresa a tomar decisões informadas sobre os resultados respectivos.

2. Árvores de Decisão de Regressão:

Árvores de Regressão ajudam os analistas de dados a preverem e explicarem a variação numa variável com base numa condição anterior. Essas árvores de decisão são projetadas para prever valores contínuos. Por exemplo, lojas de varejo podem criar uma Árvore de Regressão para avaliar os dados históricos e prever as vendas do próximo mês.

Como as Árvores de Decisão Funcionam

As Árvores de Decisão oferecem uma maneira transparente para os analistas de dados tomarem decisões bem-informadas com base nos dados de entrada. Veja como uma árvore de decisão normalmente funciona:

  1. Uma árvore de decisão é uma estrutura hierárquica composta por nós, ramificações e folhas:
    • Nós: Representam uma decisão sobre um atributo específico.
    • Ramificações: Elas surgem dos nós e representam os possíveis resultados dessas decisões.
    • Folhas: Contêm a decisão final.
  2. Começamos sempre com os nós raiz, onde os dados são divididos com base nos valores dos atributos específicos.
  3. O processo continua repetindo até que um critério de parada seja atendido.
  4. O resultado de tal continuidade é uma estrutura em forma de árvore que representa os caminhos das decisões.

Seleção de Atributos & Cálculos de Ganho

A parte mais importante de uma árvore de decisão é entender como os atributos serão divididos. Esse critério de seleção de atributos é crucial porque, se a decisão errada for tomada nesta etapa, a árvore de decisão não apresentará os resultados desejados. Além disso, as árvores de decisão usam medidas como ganho de informação para avaliar a eficácia de um atributo.

Em termos simples, o atributo com o maior ganho ou a menor impureza é escolhido para a divisão. Dessa forma, garante-se que a árvore de decisão seja bem-estruturada e o resultado que ela fornece seja preciso.

Benefícios de Usar Árvores de Decisão na Análise de Dados

Se você vem de uma área de análise de dados ou está planejando fazer a transição de carreira para esse campo, deve saber que as árvores de decisão oferecem várias vantagens, como:

  • Fácil Interpretação & Visualização dos Resultados: As árvores de decisão têm uma estrutura hierárquica e se assemelham a um fluxograma. Dessa forma, fica mais fácil para o intérprete entender todas as etapas e as causas da divisão. Tal transparência ajuda a justificar para a equipe os possíveis resultados, o que torna a árvore de decisão uma solução perfeita para os analistas de dados que precisam entender as relações complexas dentro dos dados.
  • Capacidade de Lidar com Dados Categóricos & Numéricos: Ao contrário de outros algoritmos ou fluxogramas tradicionais, onde é necessário usar apenas um tipo de dado, as árvores de decisão dão aos analistas de dados a liberdade de lidar com dados categóricos e numéricos. Essa flexibilidade para navegar por dados categóricos e numéricos torna as árvores de decisão altamente úteis numa ampla gama de cenários do mundo real, onde os nossos conjuntos de dados são compostos por dados categóricos e numéricos.
  • Identificação de Variáveis Importantes & Relações: A natureza central das árvores de decisão é identificar e priorizar os aspectos que mais contribuem. Através da seleção de atributos e do cálculo de ganho, as árvores de decisão podem ajudar os analistas de dados a destacar as variáveis mais importantes presentes no conjunto de dados. Ao identificar as variáveis mais importantes, os analistas de dados podem construir modelos mais eficientes.

Como Você Pode Criar uma Árvore de Decisão?

Criar uma árvore de decisão é bem simples, se você souber de onde deve dividir os atributos. Se esta é a sua primeira vez criando uma árvore de decisão, confira as maneiras mais fáceis de fazer uma.

Passo 1: Abrir o EdrawMind

O primeiro passo é baixar a versão mais recente do EdrawMind no seu computador. Após instalar o software de mapas mentais no seu sistema, você verá diferentes tipos de diagramas no meio. Clique em ‘Novo’ > ‘Mapa de Árvore’ para começar com a árvore de decisão.

como você pode criar uma árvore de decisão
Passo 2: Fazer do Zero

Se você selecionar o ‘Mapa de Árvore’ na página inicial, será direcionado para a área de trabalho do EdrawMind, onde verá uma Ideia Principal e três tópicos para começar. A partir daqui, você pode começar a adicionar o conteúdo. Selecione qualquer Tópico e pressione Tab para adicionar outro nó.

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Passo 3: Usar Modelos

Se desejar acessar os modelos gerados pelos usuários, vá para a ‘Galeria de Mapas Mentais’ na página inicial e digite ‘Árvore de Decisão’ na barra de busca. O sistema abrirá centenas de modelos de árvore de decisão prontos para você usar. Escolha o que mais se aproxima da sua necessidade e clique em ‘Duplicar’.

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Passo 4: Personalizar

Personalize: O EdrawMind permite adicionar vários nós e atributos ao seu conteúdo. Além disso, você pode adicionar Relações entre dois nós para tornar os dados mais dinâmicos. No menu de contexto à direita, você pode começar a personalizar a árvore de decisão o quanto quiser. Explore diferentes recursos e escolha os que acompanham o seu conteúdo e conjuntos de dados.

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Passo 5: Exportar & Compartilhar

Após completar a árvore de decisão, ela pode ser exportada para vários formatos, como PDF, SVG, JPG, PNG e mais. Você também pode imprimir esta árvore de decisão e a distribuir entre os seus colegas. Se planeja colaborar remotamente com a sua equipe, o EdrawMind também permite criar um URL que pode ser compartilhado para acessar a árvore de decisão remotamente.

como você pode criar uma árvore de decisão

Modelo de Árvore de Decisão

No seguinte modelo de árvore de decisão, estamos representando os ciclos de vida das árvores. Como você pode ver, dividimos a árvore de decisão em como elas geram oxigênio e como fornecem recursos como livros, barcos e outros. Usando a análise de ganho, ramificamos para o impacto benéfico sobre os animais e os seres humanos. Ao mesmo tempo, mencionamos como elas ajudam a fabricar barcos e produzir livros. Esses diagramas de árvore de decisão servem como uma ferramenta educacional para todos, pois retratam a importância prática das árvores em geral.

Esses modelos de diagrama de árvore de decisão estão prontamente disponíveis no EdrawMind, onde você os pode baixar e personalizar completamente.

Criador de Árvores de Decisão Gratuito

O EdrawMind é uma ótima ferramenta para criar árvores de decisão complexas. Algumas das características deste criador de árvore de decisão gratuito são:

Lançamento do EdrawMind V11

  • Uso gratuito: O EdrawMind é um criador de árvores de decisão gratuito, e até mesmo o plano perpétuo custa muito menos em comparação com outros softwares de árvore de decisão.
  • Modelos: Este criador de árvore de decisão gratuito vem com uma comunidade de modelos gerados por usuários, que oferece centenas de modelos sobre diversos tópicos, como educação, linguagem, vida, fluxogramas, cronogramas, árvores de decisão e muitos outros.
  • Personalização: O EdrawMind dá a você controle total sobre o seu diagrama. Desde alterar o plano de fundo até modificar formas, largura, cores, adicionar notas/comentários e cliparts, você pode fazer todos os tipos de personalização nas suas árvores de decisão.
  • Inteligência Artificial: A versão mais recente do EdrawMind vem com o "Edraw IA", que permite gerar conteúdo e gráficos simplesmente fornecendo um comando.
  • Histórico de Versão: Este criador de árvore de decisão gratuito também permite verificar o histórico de suas árvores de decisão, ajudando você a fazer alterações nas versões anteriores.

Conclusão

Os benefícios e propósitos das árvores de decisão vão além da sua precisão preditiva. As árvores de decisão têm a capacidade de identificar variáveis críticas, o que as torna uma ferramenta indispensável para analistas de dados ou para qualquer pessoa que esteja lutando para tomar a decisão certa com base no problema em questão.

Quando estiver com dificuldade para criar uma árvore de decisão, confira os modelos gratuitos fornecidos pelo EdrawMind. Simplesmente duplique o conteúdo e, em poucos cliques, você pode ter a sua árvore de decisão pronta. Baixe este software gratuito de diagrama de árvore de decisão hoje mesmo.

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FAQ

  • As árvores de decisão são aplicáveis ​​apenas em ambientes empresariais?
    Não, as árvores de decisão não se limitam a ambientes empresariais. Elas podem ser usadas por estudantes, médicos, finanças, agricultura e outros domínios onde é preciso tomar uma decisão informada.
  • Como crio uma árvore de decisão para uso pessoal?
    Vá para o EdrawMind e comece a criar uma árvore de decisão a partir do conjunto de modelos gratuitos. Ao fazer uma árvore de decisão pessoal, lembre-se de dividir suas decisões em uma série de escolhas que lhe dariam um melhor entendimento.
  • As árvores de decisão podem lidar com incertezas e resultados inesperados?
    Sim, as árvores de decisão são criadas porque podem lidar facilmente com incertezas e resultados inesperados. A estrutura de uma árvore de decisão permite a adição de nós de decisão de probabilidade e incerteza.
Ana Sofia
Ana Sofia Jan 21, 25
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