Árvore de Decisão Sklearn: O que é, Como Fazer e Modelos

Se você já se perguntou sobre o papel do Scikit-Learn no Machine Learning, você veio ao lugar certo. Desde falar sobre as limitações das árvores de decisão até como fazer uma Sklearn Decision Tree no EdrawMind, exploraremos todo o uso prático do Skle

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Quando falamos sobre Inteligência Artificial, consideramos sempre mencionar o Aprendizado de Máquina. O Aprendizado de Máquina, como a maioria dos desenvolvedores de tecnologia chama, é um ramo da IA que foca no uso de algoritmos e dados para garantir que a máquina comece a imitar um ser humano. Com a ajuda do aprendizado de máquina, os desenvolvedores de tecnologia também permitem que as máquinas melhorem sua precisão.

Quando se trabalha com Aprendizado de Máquina, os aspectos mais importantes que todos encontram são a árvore de decisão e a Árvore de Decisão Sklearn. Antes de discutirmos em detalhes a Árvore de Decisão Scikit-Learn ou Sklearn, vamos explorar a importância de criar uma árvore de decisão no aprendizado de máquina:

  • As Árvores de Decisão fornecem um modelo transparente que pode ser entendido tanto por especialistas quanto por não-especialistas.
  • É da natureza das árvores de decisão realizar a seleção de características durante o processo de aprendizado, o que permite uma identificação natural das variáveis mais relevantes.
  • As árvores de decisão são frequentemente usadas para capturar relações não lineares dentro dos dados.

Neste guia detalhado, discutiremos a importância da Árvore de Decisão Scikit-Learn e como você pode criar uma usando os modelos gratuitos fornecidos pelo EdrawMind.

Neste artigo:
  1. O que é uma Árvore de Decisão
  2. O que é o Scikit-Learn
  3. Como Você Pode Fazer uma Árvore de Decisão Sklearn
  4. Modelos de Árvore de Decisão Sklearn
  5. Conclusão
  6. Perguntas Frequentes

O que é uma Árvore de Decisão

Tal como o próprio nome sugere, uma árvore de decisão é um modelo hierárquico frequentemente utilizado por especialistas em tecnologia para tomar decisões importantes. Uma árvore de decisão detalhada consiste em nós representando decisões, ramos subsequentes representando possíveis resultados, e folhas representando a decisão final que foi selecionada com base em múltiplas sessões de brainstorming.

Para entender como uma árvore de decisão toma decisões informadas, precisamos primeiro de a categorizar em dois segmentos — Nós de Divisão e Nós Finais.

1. Nós de Divisão

Como a maioria dos modelos hierárquicos, as árvores de decisão começam no nó raiz e tomam decisões dividindo repetidamente os dados em subconjuntos menores. Tal divisão é realizada com base nos valores das características que esses subconjuntos possuem.

Uma vez que os subconjuntos são criados, avançamos para os nós internos. Esses nós internos testam características específicas (atribuídas previamente), e então os ramos representam os possíveis valores que essas características podem assumir.

2. Nós Finais

O processo recursivo continua até que um critério de parada seja atendido. Esses critérios podem ser qualquer coisa, desde encontrar a solução para um problema até alcançar um número específico de pontos de dados numa folha.

Conforme foi mencionado anteriormente, os nós finais contêm a decisão final com base na classe majoritária dos pontos de dados nessa folha em particular.

Como você pode ver, a árvore de decisão é uma ferramenta importante quando se trata de alcançar uma decisão final e tem várias vantagens.

3. Vantagens da Árvore de Decisão

  • Ela fornece uma estrutura transparente e fácil de entender que representa o processo geral de tomada de decisão.
  • A maioria dos desenvolvedores a utiliza em situações onde a interpretabilidade é muito importante.
  • As árvores de decisão podem modelar facilmente relações complexas e não lineares em dados significativos.

Dito isso, as árvores de decisão também possuem algumas desvantagens.

4. Limitações das Árvores de Decisão

  • Há casos em que é possível observar que as árvores de decisão são propensas ao overfitting.
  • Pequenas mudanças nos dados podem resultar numa estrutura de árvore completamente diferente, e tal instabilidade é altamente sensível a variações no modelo de treinamento.

O que é o Scikit-Learn

O Scikit-Learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina amplamente utilizada, que oferece uma variedade de algoritmos e ferramentas que contribuem para o sucesso geral do aprendizado de máquina na linguagem de programação Python. O Scikit-Learn é uma biblioteca de código aberto que fornece ferramentas importantes para análise de dados e modelagem. A maior parte dos desenvolvedores Python utiliza o Scikit-Learn devido à sua eficácia em fornecer algoritmos de aprendizado de máquina e modelos de pré-processamento de dados.

A biblioteca Python Scikit-Learn é construída sobre o NumPy, SciPy e Matplotlib, e aprimora as capacidades de visualização e computação intensiva.

Para entender o Scikit-Learn em detalhes, vejamos primeiro alguns dos seus algoritmos mais populares.

Algoritmos Populares no Scikit-Learn

1. Aprendizado Supervisionado:

Inclui Modelos Lineares, como regressão logística e linear, e Métodos de Conjunto, como Florestas Aleatórias, AdaBoost, Gradient Boosting e Vizinhos Mais Próximos para tarefas de classificação e regressão.

2. Aprendizado Não Supervisionado:

Alguns dos Algoritmos de Aprendizado Não Supervisionado que fazem parte do Scikit-Learn são Agrupamento, que inclui K-Means, DBSCAN e agrupamento hierárquico para agrupar pontos de dados semelhantes, e Redução de Dimensionalidade, onde usamos Análise de Componentes Principais (PCA) para reduzir o número de características, mantendo as variâncias originais dos dados.

3. Seleção e Avaliação de Modelos:

Aqui, temos dois tipos de algoritmos — Validação Cruzada, que fornece ferramentas para avaliar o desempenho do modelo através de validação cruzada k-fold, e Ajuste de Hiperparâmetros, que ajuda na otimização dos modelos através de Busca em Grade e Busca Aleatória.

Quando se trata de aprendizado de máquina, a biblioteca avançada Scikit-Learn é considerada muito importante. Alguns dos benefícios de a utilizar são:

  • Ela oferece uma interface amigável que ajuda iniciantes a começar com algoritmos complexos.
  • A comunidade on-line do Scikit-Learn é muito ativa, permitindo que se obtenha facilmente suporte e recursos para o trabalho.
  • Integra-se facilmente com outras bibliotecas Python, como o Pandas, para manipulação de dados.
  • É totalmente compatível com frameworks populares como PyTorch e TensorFlow.

Como Você Pode Fazer uma Árvore de Decisão no Sklearn

Passo 1: Nó de Início

Comece a criar a Árvore de Decisão no Sklearn adicionando um nó "Início". Se estiver utilizando uma ferramenta como o EdrawMind, vá para a página inicial > Novo > Mapa Mental e comece a renomear o Tópico Principal com o nó "Início".

interface do edrawmind
Passo 2: Preparação dos Dados

Agora, adicione um nó de processo que representará como estamos preparando o conjunto de dados. Ele pode ser conectado ao nó "Início". A etapa de preparação dos dados também inclui um processo para tarefas de preparação de dados, como codificação de variáveis categóricas e divisão dos dados em variáveis alvo.

interface do edrawmind
Passo 3: Conectores de Nó

Adicione outro nó de processo que representará como estamos dividindo os dados em conjuntos de teste e treinamento. Use os conectores incorporados do EdrawMind para conectar este nó com a etapa de preparação dos dados.

interface do edrawmind
Passo 4: Criar um Modelo de Árvore de Decisão

A partir deste modelo de árvore de decisão, adicione dois ramos — Sim (se você planeja criar o modelo) e Não (se decidir o contrário). Durante o treinamento do modelo, inclua um nó de processo para treinar o modelo de árvore de decisão e o conecte ao ramo Sim do modelo de decisão. Se você estiver fazendo previsões usando o modelo de decisão treinado, conecte-o ao ramo Não.

interface do edrawmind
Passo 5: Avaliar e Finalizar

Você pode avaliar o nó de processo realizando diferentes métricas, como acurácia e recall. Por fim, conclua o fluxograma adicionando o nó "Fim", que indicará o término do processo geral.

interface do edrawmind

Modelos de Árvore de Decisão Sklearn

Para entender mais sobre a árvore de decisão Sklearn, preparamos dois modelos para você.

No primeiro modelo de Árvore de Decisão Sklearn, o processo de tomada de decisão é baseado no recurso comprimento da pétala e num valor de Gini. Os nós apresentados neste modelo têm o banco de dados inicial com 150 amostras, distribuídas uniformemente entre três classes. Se a condição referente ao comprimento da pétala for verdadeira, isso indicará um limiar e o subconjunto resultante terá uma impureza de Gini de 0,0. Se a condição for falsa, a árvore de decisão considerará ainda a largura da pétala e classificará as instâncias em dois subconjuntos.

No segundo modelo de Árvore de Decisão Sklearn, estamos abordando a possibilidade de ter um ataque cardíaco. O Nó Raiz nesta Árvore de Decisão Sklearn gira em torno da Idade da pessoa. O primeiro nó de decisão especifica que, se a Idade for exatamente 18, ela é dividida em dois segmentos com base no peso da pessoa. Se o peso da pessoa for inferior a 60, a classificação é mencionada no modelo, e se o peso for superior a 60, assumimos que há um alto risco de problemas cardíacos. Classificamos então ainda mais esta árvore de decisão com base na idade e nos hábitos de fumar da pessoa.

Essas ramificações demonstram o processo hierárquico de tomada de decisão da Árvore de Decisão Sklearn, que é comumente usado para segmentação e classificações. Estes modelos de Árvore de Decisão Sklearn estão disponíveis no EdrawMind e podem ser facilmente baixados para personalização.

Conclusão

A Árvore de Decisão Sklearn é uma ferramenta excelente para aprendizado de máquina na linguagem de programação Python. Como vimos neste artigo detalhado, a implementação do Scikit-learn ajuda os desenvolvedores a comunicar processos de tomada de decisão complexos. Em resumo, a árvore de decisão Sklearn é uma ferramenta importante que lida com dados ausentes e suporta métodos de conjunto. Se você estiver planejando criar diagramas tão abrangentes, sempre pode usar o EdrawMind. A ferramenta é considerada a melhor opção para criar árvores de decisão e você encontrará várias opções de conexão que ajudarão a criar diferentes nós e amostras de folhas.

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FAQ

  • Como uma Árvore de Decisão funciona no scikit-learn?
    Uma árvore de decisão no Scikit-Learn divide dados repetidamente com base nos recursos. O objetivo principal é criar uma hierarquia de decisões para tarefas de regressão que forneçam modelagem eficaz.
  • Quais são os principais parâmetros do DecisionTreeClassifier no scikit-learn?
    Alguns dos principais parâmetros do DecisionTreeClassifier no Scikit-Learn incluem profundidade máxima, gini, entropia, divisão mínima de amostras e amostras de folhas.
  • Quais são algumas aplicações reais das Árvores de Decisão do scikit-learn?
    As aplicações reais da árvore de decisão do Scikit-Learn incluem cenários do setor de saúde, onde a usamos para prever alguma doença ou a usamos em marketing para criar segmentação de clientes.
Ana Sofia
Ana Sofia Jan 21, 25
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