Parametrização de árvores de decisão
A parametrização, também conhecida como “split” (divisão), é um dos principais conceitos na construção de árvores de decisão. O objetivo das árvores de decisão é dividir o conjunto de dados em subconjuntos cada vez mais homogêneos com relação à variável de resposta (classe ou rótulo). Para isso, o algoritmo de árvore de decisão realiza uma série de divisões recursivas com base em atributos (características) dos dados.
O processo de parametrização funciona da seguinte forma:
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O algoritmo de árvore de decisão avalia todos os atributos do conjunto de dados e seleciona aquele que melhor separa as classes com base em alguma métrica de impureza, como a entropia ou o índice Gini. Esse atributo é escolhido como o atributo de divisão na raiz da árvore.
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Em seguida, o conjunto de dados é dividido em subconjuntos com base nos valores do atributo selecionado na raiz. Cada subconjunto corresponde a um ramo da árvore, e o processo de parametrização é aplicado a cada um desses subconjuntos recursivamente.
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A cada nível da árvore, o algoritmo seleciona o melhor atributo de divisão para cada subconjunto com base nas observações específicas contidas nele. Esse processo continua até que um critério de parada seja atingido, como um número máximo de níveis da árvore ou um número mínimo de observações por folha.
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Cada folha da árvore representa uma decisão final de classificação. Uma vez que a árvore está construída, novos dados podem ser classificados seguindo o caminho da raiz até a folha correspondente, com base nos valores de seus atributos.
A escolha adequada dos parâmetros de parametrização é essencial para obter uma árvore de decisão que generalize bem para novos dados e evite problemas de ajuste exagerados (overfitting) aos dados de treinamento. Parâmetros como a profundidade máxima da árvore, o número mínimo de amostras por folha e o critério de divisão podem ser ajustados para controlar o equilíbrio entre a complexidade da árvore e a capacidade de generalização. O ajuste desses parâmetros é uma parte importante do processo de treinamento de um modelo de árvore de decisão.