As árvores de decisão são uma ferramenta de Machine Learning que usa uma estrutura de árvore para tomar decisões ou classificar dados com base em suas características. Cada nó interno representa uma "pergunta" sobre uma característica particular e cada ramo representa a resposta, levando a um resultado final em um nó folha.
As árvores de decisão são amplamente utilizadas devido à sua simplicidade e interpretabilidade. Elas podem ser usadas para problemas de classificação, em que o modelo prevê categorias, ou para problemas de regressão, onde prevê valores contínuos. O modelo é construído com base em dados de treinamento, utilizando métricas como informação ganhada ou impureza de Gini para determinar as divisões em cada nó.
Para mais informações, consulte a página da Wikipedia sobre Árvores de Decisão.
Exemplo 1: Classificação de Emails (Spam vs. Não Spam). Neste exemplo, as características podem incluir a presença de determinadas palavras e a análise das características do remetente. A árvore de decisão é treinada com um conjunto de dados rotulados, onde os emails são marcados como spam ou não.
Exemplo 2: Diagnóstico Médico. A árvore pode ser usada para prever a presença de uma doença com base em sintomas como febre, tosse e dor de cabeça. Cada nó pergunta sobre um sintoma específico e ramifica para os testes ou diagnósticos apropriados.
Exemplo 3: Predição de Crédito. As árvores de decisão podem ser usadas para determinar se um cliente é elegível para um empréstimo, com base em características como renda, histórico de crédito e dívidas atuais.