Árvore de Decisão: Como funciona o Algoritmo de Machine Learning

A árvore de decisão é um dos algoritmos mais conhecidos e amplamente utilizados no campo de machine learning e análise de dados. Esse método pertence à classe dos algoritmos supervisionados e, portanto, é empregado tanto para tarefas de classificação quanto de regressão.

Além disso, a simplicidade estrutural e a capacidade de gerar resultados interpretáveis tornam as árvores de decisão uma escolha apropriada para muitos tipos de problemas. Neste artigo, exploramos os conceitos fundamentais, a construção, as aplicações e as características desse algoritmo.

O que é uma Árvore de Decisão?

Uma árvore de decisão é uma representação hierárquica de um processo de tomada de decisão, aplicável a problemas de classificação ou regressão. Estruturalmente, a árvore é composta por nós internos, galhos e folhas, formando uma estrutura sem ciclos (grafo acíclico). Cada nó interno corresponde a um teste em um atributo, cada galho representa o resultado de um teste e cada folha indica um rótulo ou valor de previsão.

O processo de tomada de decisão inicia-se na raiz da árvore. Durante a navegação, realizam-se testes nos atributos dos dados fornecidos, avançando-se pela estrutura até se atingir uma folha, que fornecerá o valor da previsão ou a classe do exemplo.

Essa simplicidade estrutural confere às árvores de decisão uma característica intuitiva, permitindo que especialistas e não-especialistas compreendam como o algoritmo chegou ao resultado.

Construção da Árvore de Decisão

A construção de uma árvore de decisão envolve a divisão repetida do conjunto de dados em subconjuntos menores, conforme critérios baseados nos atributos dos dados. O objetivo é maximizar a pureza dos subconjuntos, de modo que os exemplos em cada subconjunto pertençam à mesma classe, no caso de classificação.

Para determinar qual atributo será utilizado em cada divisão, utilizam-se métricas como o Ganho de Informação e o Índice de Gini.

✨ Ganho de Informação: Baseado na Entropia, o ganho de informação quantifica a redução da incerteza ao dividir um nó em vários ramos. A entropia indica a desordem ou imprevisibilidade dos dados. Quanto maior for a redução da entropia após a divisão, maior será o ganho de informação, indicando que o atributo é adequado para a divisão.

✨ Índice de Gini: Essa métrica mede o grau de desbalanceamento dos dados em um determinado nó, refletindo a probabilidade de um elemento ser classificado incorretamente se for escolhido aleatoriamente. Um Índice de Gini menor indica maior pureza, ou seja, uma maior homogeneidade dos elementos em uma classe.

A divisão ocorre de maneira recursiva até que algum critério de parada seja satisfeito. Exemplos de critérios de parada incluem:

• Profundidade máxima predefinida da árvore.
• Todos os exemplos no nó pertencem à mesma classe.
• Número mínimo de exemplos em um nó.

Poda da Árvore

A poda, por sua vez, é uma etapa crucial na construção da árvore de decisão, visando reduzir sua complexidade e minimizar o overfitting. O overfitting ocorre quando o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, capturando o ruído e perdendo capacidade de generalização para novos dados. A poda pode ser realizada de duas formas principais:

• Poda Prévia: Impõe restrições durante o treinamento, como a profundidade máxima da árvore ou o número mínimo de amostras por nó, prevenindo que a árvore se torne excessivamente complexa.
• Poda Posterior: Realizada após a construção da árvore, removendo ramos que não contribuem significativamente para a capacidade preditiva do modelo.

Vantagens das Árvores de Decisão

As árvores de decisão possuem diversas vantagens que as tornam populares em diferentes aplicações:

• Interpretação Facilitada: A estrutura hierárquica facilita a interpretação, o que é relevante em contextos onde é necessário justificar os resultados a partes interessadas.
• Baixo Requerimento de Tratamento de Dados: Não há necessidade de normalização ou padronização dos dados, pois os cortes são baseados diretamente nos valores dos atributos.
• Aplicabilidade em Classificação e Regressão: As árvores são versáteis, sendo aplicáveis tanto à previsão de valores contínuos quanto à classificação em diferentes classes.

Desvantagens das Árvores de Decisão

No entanto, apesar das vantagens, as árvores de decisão apresentam limitações importantes:

• Propensão ao Overfitting: Árvores muito profundas, se não podadas adequadamente, tendem a se ajustar aos detalhes específicos dos dados de treinamento, prejudicando a capacidade de generalização.
• Instabilidade: Pequenas variações nos dados de treinamento podem resultar em árvores significativamente diferentes, uma vez que o algoritmo realiza escolhas locais à medida que a árvore é expandida.
• Fronteiras de Decisão Complexas: Árvores de decisão apresentam dificuldades em modelar fronteiras de decisão não lineares e complexas, limitando seu desempenho em problemas com tais características.

Algoritmos Populares para Árvores de Decisão

Existem diferentes algoritmos para a construção de árvores de decisão. Dois dos mais conhecidos são o ID3 e o CART.

• ID3 (Iterative Dichotomiser 3): Utiliza o ganho de informação para selecionar os atributos em cada divisão. É mais adequado para problemas onde os atributos são categóricos, gerando árvores de classificação.
• CART (Classification and Regression Trees): Como o nome sugere, é utilizado tanto para classificação quanto para regressão, e emprega o Índice de Gini para avaliar a qualidade das divisões. É aplicável a atributos numéricos e categóricos.

Criação de Modelo de Árvore de Decisão com Python

A criação de um modelo de árvore de decisão em Python pode ser feita facilmente utilizando bibliotecas como scikit-learn. Veja um exemplo básico de como construir e treinar uma árvore de decisão para classificação:

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import accuracy_score
# Carregar o conjunto de dados Iris

dados = load_iris()

X = dados.data

y = dados.target
# Dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Criar o modelo de árvore de decisão

modelo = DecisionTreeClassifier()
# Treinar o modelo

modelo.fit(X_train, y_train)
# Fazer previsões

y_pred = modelo.predict(X_test)
# Avaliar o modelo

precisao = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(f’Acurácia do modelo: {precisao * 100:.2f}%’)

Nesse exemplo, utilizamos o conjunto de dados Iris, um clássico conjunto de dados de classificação. Primeiro, dividimos os dados em conjuntos de treinamento e teste. Em seguida, criamos um modelo de árvore de decisão com a classe DecisionTreeClassifier do scikit-learn, treinamos o modelo e avaliamos sua acurácia.

A biblioteca scikit-learn oferece uma ampla gama de parâmetros que podem ser ajustados para melhorar o desempenho da árvore de decisão, como max_depth (profundidade máxima da árvore), min_samples_split (mínimo de amostras para dividir um nó), entre outros.

Melhorias das Árvores de Decisão

Uma maneira de melhorar o desempenho das árvores de decisão é por meio de técnicas de ensemble, como Random Forest e Boosting. Essas técnicas combinam múltiplas árvores de decisão para produzir modelos mais robustos e precisos.

• Random Forest: Cria várias árvores de decisão independentes, utilizando diferentes subconjuntos dos dados e dos atributos. A previsão final é obtida pela média (para regressão) ou pela votação (para classificação) dos resultados das árvores individuais.
• Boosting: Gera uma sequência de árvores, onde cada árvore tenta corrigir os erros cometidos pelas anteriores. Exemplos incluem AdaBoost e Gradient Boosting.

Conclusão

A árvore de decisão é um algoritmo essencial em Machine Learning, amplamente utilizado devido à sua simplicidade e capacidade de interpretação dos resultados.

Embora apresente limitações, como a tendência ao overfitting e a sensibilidade a variações nos dados, suas vantagens são significativas em muitos contextos. Técnicas como a poda e o uso de métodos de ensemble podem melhorar substancialmente o desempenho desse tipo de modelo.

As árvores de decisão continuam sendo uma ferramenta útil para a análise de dados, com aplicações práticas em diversos setores, desde análise de crédito até medicina e marketing. Apesar da existência de algoritmos até mais sofisticados, as árvores de decisão mantêm um papel relevante, sendo amplamente aplicadas na solução de problemas de classificação e regressão.