2.3
Árvore de Decisão
Resumo
- Este capítulo constrói uma compreensão estruturada das Árvores de Decisão: conceitos fundamentais, métodos representativos e suposições práticas.
- Você comparará suposições de modelos, hiperparâmetros e critérios de avaliação entre métodos.
- Exemplos de implementação são usados para conectar a teoria com fluxos de trabalho analíticos reais.
Intuição #
As Árvores de Decisão não são apenas sobre memorizar algoritmos. O essencial é aprender quando cada método funciona, quais modos de falha observar e como ler sinais de avaliação antes do ajuste.
Explicação Detalhada #
O Que Você Aprenderá #
- Diferenças em objetivos, suposições e saídas dos principais métodos
- Como interpretar métricas e padrões de erro
- Escolhas de parâmetros que mais influenciam o desempenho na prática
O Que Você Será Capaz de Fazer #
- Selecionar métodos que correspondam à tarefa e às condições dos dados
- Explicar prioridades de melhoria com base em evidências de avaliação
- Executar ciclos reprodutíveis de implementação e validação
Fluxo de Aprendizagem Recomendado #
- Revise primeiro os conceitos e as suposições
- Conecte as equações ao comportamento da implementação
- Itere com avaliação baseada em métricas