Árvores de Decisão

O objetivo principal do treinamento de uma árvore de decisão é descobrir quais atributos ficarão na parte superior da árvore.

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O objetivo principal do treinamento de uma árvore de decisão é descobrir quais atributos ficarão na parte inferior da árvore.

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Por meio de uma árvore de decisão, podemos visualizar de forma gráfica o processo de tomada de decisão. Essa visualização se dá pela forma de uma árvore "real" invertida, ou seja, a raiz vem no topo seguida dos nós e sucessivamente das folhas.

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A entropia pode ser caracterizada como a pureza ou impureza na base de dados, ou seja, o quão organizados ou desorganizados estão os dados

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O cálculo do ganho da informação mede qual atributo tem o valor mais baixo, com o objetivo de ser utilizado na classificação de toda a base de dados

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Uma árvore de decisão não pode ser vista como um conjunto de regras do tipo se-então.

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