Renée Rodrigues

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Árvores de Decisão e Florestas Aleatórias (Decision Trees and Random Forests)

Árvores de Decisão e Florestas Aleatórias são métodos populares de aprendizado supervisionado usados para tarefas de classificação e regressão. Elas se destacam por sua capacidade de interpretar dados complexos de forma intuitiva e robusta, e são amplamente utilizadas em muitos campos, como ciências de dados, diagnósticos médicos, e análise financeira.

1. Árvores de Decisão (Decision Trees)

Uma árvore de decisão é um modelo de aprendizado baseado em uma estrutura de árvore. Cada nó da árvore representa uma pergunta ou condição sobre uma característica do conjunto de dados, e os ramos da árvore representam as decisões tomadas com base nessa pergunta. O objetivo final é dividir os dados em subgrupos cada vez menores, até que os dados estejam tão separados que uma decisão final ou predição possa ser feita.

Como funciona uma Árvore de Decisão?

  1. Raiz da Árvore: A árvore começa com um nó raiz, que contém todos os dados de entrada.
  2. Divisões ou Splits: Em cada nó, a árvore faz uma pergunta sobre uma característica dos dados (por exemplo, “A idade é maior que 30?”). Os dados são então divididos em dois ou mais subgrupos, dependendo da resposta (sim/não ou categorias).
  3. Nós Folha: Os nós finais, chamados nós folha, contêm a decisão final ou predição (como a classificação de uma classe ou um valor numérico no caso de regressão).

Critérios para a Divisão (Split)

A principal tarefa ao construir uma árvore de decisão é escolher a melhor divisão (split) para cada nó. Alguns critérios comuns são:

Vantagens das Árvores de Decisão

  1. Interpretação Simples: As árvores de decisão são fáceis de entender e interpretar, pois o caminho de cada decisão pode ser traçado de cima para baixo.
  2. Versatilidade: Elas podem ser usadas para problemas de classificação e regressão.
  3. Não precisam de normalização dos dados: As árvores de decisão não exigem escalonamento ou normalização dos dados, o que é necessário em muitos outros algoritmos.

Limitações das Árvores de Decisão

  1. Overfitting: Árvores de decisão podem crescer muito, criando modelos complexos que se ajustam excessivamente aos dados de treinamento. Isso pode levar a um mau desempenho em dados novos (generalização ruim).
  2. Instabilidade: Pequenas mudanças nos dados podem resultar em grandes mudanças na estrutura da árvore.

2. Florestas Aleatórias (Random Forests)

As florestas aleatórias são uma extensão das árvores de decisão e têm como objetivo melhorar o desempenho e a robustez dos modelos. Elas são um exemplo de um algoritmo de ensemble, o que significa que combinam vários modelos (neste caso, várias árvores de decisão) para tomar decisões mais precisas e robustas.

Como funciona uma Floresta Aleatória?

  1. Ensemble de Árvores de Decisão: Uma floresta aleatória consiste em um grande número de árvores de decisão individuais, onde cada árvore faz uma predição sobre os dados.
  2. Bagging (Bootstrap Aggregating): Para cada árvore, uma amostra aleatória (com reposição) dos dados de treinamento é usada. Isso cria uma variedade entre as árvores e reduz o risco de overfitting.
  3. Seleção Aleatória de Características: Ao construir cada árvore, a floresta aleatória também seleciona aleatoriamente um subconjunto das características (features) em cada divisão (split). Isso aumenta a diversidade das árvores e ajuda a evitar que algumas características dominem o modelo.
  4. Predição Final: Para classificação, a predição final é feita com base em uma votação majoritária das árvores individuais. Para regressão, a predição final é a média das predições das árvores.

Vantagens das Florestas Aleatórias

  1. Redução do Overfitting: Ao combinar várias árvores e usar amostras e características aleatórias, as florestas aleatórias são menos propensas a overfitting em comparação com uma única árvore de decisão.
  2. Robustez: As florestas aleatórias são mais estáveis e robustas, pois as predições são baseadas em muitas árvores, o que reduz o impacto de outliers e variações nos dados.
  3. Versatilidade: Assim como as árvores de decisão, as florestas aleatórias podem ser usadas para problemas de classificação e regressão.

Limitações das Florestas Aleatórias

  1. Complexidade: As florestas aleatórias podem ser mais lentas para treinar e mais complexas de interpretar devido ao grande número de árvores envolvidas.
  2. Tamanho do Modelo: Como uma floresta aleatória envolve muitas árvores de decisão, o modelo final pode ser grande e consumir mais memória e tempo para fazer predições.

Comparação: Árvores de Decisão vs Florestas Aleatórias

Característica Árvores de Decisão Florestas Aleatórias
Interpretação Simples e intuitiva Difícil de interpretar
Risco de Overfitting Alto Baixo
Robustez Sensível a mudanças nos dados Resistente a mudanças nos dados
Precisão Menos precisa Mais precisa e confiável
Complexidade Computacional Baixa Moderada a alta

Aplicações de Árvores de Decisão e Florestas Aleatórias

  1. Diagnóstico Médico: Árvores de decisão são usadas para diagnosticar doenças com base em sintomas ou resultados de exames. Florestas aleatórias melhoram a precisão ao combinar várias árvores.
  2. Análise Financeira: As florestas aleatórias podem ser usadas para prever riscos de crédito ou detectar fraudes em transações financeiras.
  3. Sistemas de Recomendação: As florestas aleatórias são aplicadas para personalizar recomendações, como em sistemas de recomendação de filmes ou produtos.

Conclusão

Esses modelos continuam sendo amplamente utilizados em várias indústrias devido à sua capacidade de lidar com dados complexos e fornecer predições confiáveis.

Renée Maksoud - outubro de 2024