Aprendizado com Árvores de Decisão

Você não está feliz que este exemplo não inclui Pokémons?
Jogo Cara-a-Cara, versão americana (Guess Who).
  1. Iniciando pela raíz, determine o atributo com maior ganho de informação a partir da totalidade dos exemplos
  2. Para cada valor possível do atributo selecionado, crie um nó filho;
  3. Para cada filho criado, determine o atributo com o maior ganho de informação para os exemplos que satisfazem as condições até aquele nó;
  4. Repita a partir de (2) até que todos exemplos restantes tenham o mesmo rótulo ou que todos atributos tenham sido testados;
  5. Inclua um nó folha ao final de cada caminho contendo o rótulo restante ou o rótulo majoritário nos exemplos restantes.

Para ver como entropia e ganho de informação funcionam na prática, acompanhe este notebook.

Dados de entrada
Árvore treinada (limitada a três níveis). Os valores dos testes, número de exemplos e como se dividem os exemplos entre as duas classes são mostrados dentro de cada nó.
Superfície de decisão resultante para uma árvore com no máximo 3 níveis
Superfície de decisão resultante para uma árvore com no máximo 10 níveis
Exemplificação de subajuste, sobreajuste e bom ajuste
Árvore original. O número de exemplos em cada classe é mostrada entre colchetes.
O nó interno “Campo?” foi podado e substituído pela classe majoritária.
O nó interno “Formula 1?” foi podado e substituído pela classe majoritária.

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Computer Science professor at UFPel. Machine Learning and Artificial Intelligence practitioner and researcher.

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Ricardo Araujo

Ricardo Araujo

Computer Science professor at UFPel. Machine Learning and Artificial Intelligence practitioner and researcher.

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