Árvore de Decisão (Classificador)

Intuição #

Este método deve ser interpretado através de suas suposições, condições dos dados e como as escolhas de parâmetros afetam a generalização.

Explicação Detalhada #

1. Visão Geral #

Árvores de decisão são modelos de aprendizado supervisionado que dividem recursivamente o espaço de entrada. Começando pela raiz, cada nó interno faz uma pergunta como “é (x_j \le s)?” e direciona a amostra para o próximo nó. Para classificação, queremos folhas o mais puras possível, ou seja, que contenham quase apenas uma única etiqueta de classe. O modelo final é, portanto, um livro de regras compacto que pode ser facilmente inspecionado ou convertido em lógica de negócios.

2. Medidas de impureza #

Seja (t) um nó e (p_k) a proporção da classe dentro desse nó. Dois índices de impureza comuns são

Ao dividir o nó (t) na característica (x_j) com limiar (s), avaliamos o ganho

onde (I(\cdot)) é o índice Gini ou a entropia, (t_L) e (t_R) são os nós filhos, e (n_t) é o número de amostras que chegam a (t). A divisão que maximiza (\Delta I) é selecionada.

3. Exemplo em Python #

O trecho de código abaixo gera um conjunto de dados de duas classes com make_classification, ajusta um DecisionTreeClassifier e visualiza suas regiões de decisão. Alterar o criterion de "gini" para "entropy" troca a medida de impureza.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree

n_classes = 2
X, y = make_classification(
    n_samples=100,
    n_features=2,
    n_redundant=0,
    n_informative=2,
    random_state=2,
    n_classes=n_classes,
    n_clusters_per_class=1,
)

clf = DecisionTreeClassifier(criterion="gini", random_state=0).fit(X, y)

x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(
    np.arange(x_min, x_max, 0.1),
    np.arange(y_min, y_max, 0.1),
)
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]).reshape(xx.shape)

plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Pastel1, alpha=0.6)
plt.xlabel("x1")
plt.ylabel("x2")
for i, color, label_name in zip(range(n_classes), ["r", "b"], ["A", "B"]):
    idx = np.where(y == i)
    plt.scatter(X[idx, 0], X[idx, 1], c=color, label=label_name, edgecolor="k")
plt.legend()
plt.title("Decision regions created by a tree")
plt.show()

O mesmo estimador pode ser renderizado como um diagrama de árvore real com plot_tree, o que é conveniente para relatórios ou apresentações.

plt.figure(figsize=(12, 12))
plot_tree(clf, filled=True, feature_names=["x1", "x2"], class_names=["A", "B"])
plt.show()

4. Referências #