Indução de Árvores de Decisão
Indução de Árvores de Decisão Indução de Árvores de Decisão
Pré-Poda Evita gastar tempo construindo estruturas (sub-árvores) que não serão usada na árvore final simplificada O método usual consiste em analisar a melhor forma de particionar um subconjunto, mensurando-a sob o ponto de vista de significância estatística, ganho de informação, redução de erro ou outra métrica qualquer Se a medida encontrada encontrar-se abaixo de um valor limite (threshold) o particionamento é interrompido e a árvore para aquele subconjunto é apenas a folha mais apropriada Entretanto, a definição do valor limite não é simples de ser definido Um valor muito grande pode terminar o particionamento antes que os benefícios de divisões subseqüentes tornem-se evidentes Um valor muito pequeno resulta em pouca simplificação 104
Pós-Poda O processo de indução (dividir-e-conquistar) da árvore continua de forma livre e então a árvore super-ajustada (overfitted tree) produzida é então podada O custo computacional adicional investido na construção de partes da árvore que serão posteriormente descartadas pode ser substancial Entretanto, esse custo é compensador devido a uma maior exploração das possíveis partições Crescer e podar árvores é mais lento, mas mais confiável 105
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Pós-Poda<br />
O processo <strong>de</strong> indução (dividir-e-conquistar) da<br />
árvore continua <strong>de</strong> forma livre e então a árvore<br />
super-ajustada (overfitted tree) produzida é então<br />
podada<br />
O custo computacional adicional investido na<br />
construção <strong>de</strong> partes da árvore que serão<br />
posteriormente <strong>de</strong>scartadas po<strong>de</strong> ser substancial<br />
Entretanto, esse custo é compensador <strong>de</strong>vido a<br />
uma maior exploração das possíveis partições<br />
Crescer e podar árvores é mais lento, mas mais<br />
confiável<br />
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