Algoritmos gananciosos para árvores de decisão em machine learning

São Paulo — InkDesign News — A técnica de árvores de decisão se destaca como um modelo intuitivo e eficaz em machine learning, sendo amplamente utilizada em diversos setores para classificação e regressão.

Arquitetura de modelo

As árvores de decisão estruturam-se hierarquicamente, onde o nó raiz representa o conjunto total de dados. A partir desse ponto, os dados são divididos através de nós de decisão com base em características específicas, formando ramificações até alcançar os nós folha, que representam os resultados finais.

Um dos principais métodos de otimização emprega a medida de impureza, que avalia a eficácia das divisões a partir da pureza dos nós filhos. As algoritmos de árvore são classificados como não paramétricos, não requerendo suposições sobre a distribuição dos dados. Essa característica contribui para sua versatilidade nas aplicações.

A árvore de decisão é um bloco de construção fundamental para modelos ensemble, como Florestas Aleatórias e Máquinas de Gradiente.
(“The decision tree is a fundamental building block for ensemble models like Random Forests and Gradient Boosting Machines.”)

— Kuriko IWAI, Autor

Treinamento e otimização

O algoritmo de árvore de decisão visa identificar os pontos de divisão ótimos que categorizam os dados em grupos discretos. Para isso, utiliza-se um algoritmo grego que itera entre possíveis divisões até que os nós atinjam a máxima pureza. O cálculo da impureza é essencial nesta fase, sendo comumente aplicado Gini Impurity ou Entropia.

A escolha entre essas métricas pode influenciar diretamente no desempenho do modelo. Por exemplo, ao utilizar a Gini Impurity, o objetivo é maximizar o ganho de Gini, promovendo uma divisão mais homogênea nos nós filhos. Isso se traduz em uma maior precisão nas previsões realizadas pelas árvores de decisão.

No caso de um cenário de pilotagem inicial, o gerente mencionou: “Para este projeto, priorizo uma divisão precisa que gere regras de decisões úteis.”
(“For this initial pilot, I prioritize achieving the most accurate split and generating insightful decision rules first.”)

— Gerente, Serviço de Assinatura

Resultados e métricas

Os testes realizados mostraram que ao utilizar o método de árvore de decisão, o modelo frequentemente obteve um ganho significativo em comparação ao uso de métodos tradicionais. Em um exemplo prático, as divisões baseadas em device_preference forneceram um ganho de informação de 0,372, superando outras variáveis de entrada.

Os resultados destacam a importância de aplicar métodos de regularização para evitar o overfitting, que pode ocorrer facilmente algoritmos de árvores devido à sua tendência de se ajustar excessivamente a conjuntos de dados pequenos. O avanço na pesquisa busca melhorar a eficiência dos algoritmos em dados maiores e mais complexos.

Com a expansão contínua das aplicações de machine learning, as árvores de decisão se mostram uma abordagem promissora para otimizar processos de previsão em várias indústrias, desde finanças até saúde.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)