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?
- Raiz da Árvore: A árvore começa com um nó raiz, que contém todos os dados de entrada.
- 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).
- 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:
- Gini Impurity (Impureza de Gini): Um critério que mede o grau de impureza de um nó. A impureza de Gini é mínima (0) quando todos os exemplos pertencem à mesma classe.
- Entropia e Ganho de Informação: A entropia mede a desordem ou incerteza nos dados. O ganho de informação é calculado como a redução da entropia após a divisão.
- Erro Quadrático Médio (MSE): Usado em tarefas de regressão, o MSE mede o erro quadrático entre as predições e os valores reais.
Vantagens das Árvores de Decisão
- 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.
- Versatilidade: Elas podem ser usadas para problemas de classificação e regressão.
- 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
- 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).
- 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?
- 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.
- 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.
- 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.
- 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
- 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.
- 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.
- Versatilidade: Assim como as árvores de decisão, as florestas aleatórias podem ser usadas para problemas de classificação e regressão.
Limitações das Florestas Aleatórias
- Complexidade: As florestas aleatórias podem ser mais lentas para treinar e mais complexas de interpretar devido ao grande número de árvores envolvidas.
- 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
- 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.
- Análise Financeira: As florestas aleatórias podem ser usadas para prever riscos de crédito ou detectar fraudes em transações financeiras.
- Sistemas de Recomendação: As florestas aleatórias são aplicadas para personalizar recomendações, como em sistemas de recomendação de filmes ou produtos.
Conclusão
- Árvores de Decisão são uma ferramenta poderosa para classificar e prever dados de forma simples e intuitiva, mas podem sofrer de overfitting.
- Florestas Aleatórias são uma versão mais robusta e precisa, corrigindo muitas das limitações das árvores de decisão individuais ao combinar várias árvores em um modelo ensemble.
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