Indução de Árvores de Decisão
Indução de Árvores de Decisão Indução de Árvores de Decisão
Exemplo aparencia = sol :...umidade 75: não (3.4/0.4) aparencia = nublado: sim (3.2) aparencia = chuva :...ventando = verdadeiro: não (2.4/0.4) : ventando = falso: sim (3.0) O valor de Aparência assegura que o exemplo mova-se para a primeira sub-árvore mas não é possível determinar se Umidade
Poda Há duas formas de produzir árvores mais simples pré-poda: decide-se não mais particionar o conjunto de treinamento, utilizando algum critério pós-poda: induz-se a árvore completa e então remove-se alguns dos ramos A poda invariavelmente causará a classificação incorreta de exemplos de treinamento Conseqüentemente, as folhas não necessariamente conterão exemplos de uma única classe 103
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Poda<br />
Há duas formas <strong>de</strong> produzir árvores mais simples<br />
pré-poda: <strong>de</strong>ci<strong>de</strong>-se não mais particionar o conjunto<br />
<strong>de</strong> treinamento, utilizando algum critério<br />
pós-poda: induz-se a árvore completa e então<br />
remove-se alguns dos ramos<br />
A poda invariavelmente causará a classificação<br />
incorreta <strong>de</strong> exemplos <strong>de</strong> treinamento<br />
Conseqüentemente, as folhas não<br />
necessariamente conterão exemplos <strong>de</strong> uma<br />
única classe<br />
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