Árvore de Decisão em R: Componentes, Tipos, Etapas para Construir, Desafios

“Árvore de decisão em R” é a representação gráfica das escolhas que podem ser feitas e quais podem ser seus resultados. É representado na forma de uma árvore gráfica. Diferentes partes da árvore representam várias atividades do tomador de decisão. É uma forma eficiente de estabelecer visualmente as diferentes possibilidades e resultados de uma determinada ação.

Por que devo usar uma árvore de decisão em R?

Você pode questionar a importância das árvores de decisão em R . As árvores de decisão não apenas apresentam o problema e as diferentes soluções, mas também todas as opções possíveis. Essas opções podem ser os desafios enfrentados pelo tomador de decisão para encontrar uma gama mais ampla de soluções.

Também ajuda a analisar as diferentes consequências possíveis de um problema e planejar com antecedência. Ele fornece uma estrutura abrangente para que você também possa quantificar facilmente os valores de diferentes resultados. Isso é particularmente importante quando a probabilidade condicional entra em cena.

Quais são as diferentes partes de uma árvore de decisão em R?

Para entender e interpretar o que significa uma árvore de decisão, você precisa entender quais são as diferentes partes de uma árvore de decisão. Você pode se deparar com esses termos com muita frequência ao analisar as árvores de decisão.

• Nós: Os nós de uma árvore representam um evento que ocorreu ou uma escolha que o decisor deve fazer.
• Arestas: Estas são as diferentes condições ou regras que são definidas.
• Nó Raiz: Mostra toda a população ou amostra em caso de visualização de uma amostra.
• Divisão: É quando o nó é dividido em subnós.
• Nós de decisão: Esses são os subnós específicos que se dividem ainda mais.
• Folha: Estes são os termos finais ou os nós que não se dividem também.
• Poda: Esta é a remoção de sub-nós de um nó de decisão.
• Ramificação: São subseções de uma árvore de decisão inteira.

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Como posso usar a árvore de decisão em R?

Como as árvores de decisão só podem ser feitas em R, você precisa instalar o R ​​primeiro. Isso pode ser feito muito rapidamente online. Depois de baixar o R, você precisa criar e visualizar pacotes para usar árvores de decisão. Um pacote que permite isso é o “party”. Ao digitar o comando install.package (“partido”), você pode usar representações de árvore de decisão. As árvores de decisão também são consideradas algoritmos complicados e supervisionados.

Como as árvores de decisão funcionam no R?

As árvores de decisão são usadas com mais frequência em aprendizado de máquina e mineração de dados quando você está usando R. O elemento essencial usado nesse caso são os dados observados ou de treinamento. Depois disso, um modelo abrangente é criado. Um conjunto de dados de validação também é usado para atualizar e melhorar a árvore de decisão.

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Quais são os diferentes tipos de árvores de decisão?

Os tipos mais importantes de árvores de decisão são as árvores de classificação e de regressão. Estes são geralmente usados ​​quando as entradas e saídas são categóricas.

Árvores de Classificação: São modelos de árvore onde a variável pode assumir um conjunto específico de valores. Nesses casos, as folhas representam os rótulos das classes, enquanto os ramos representam as conjunções de uma característica diferente. Geralmente é um tipo de árvore “sim” ou “não”.

Árvores de Regressão: Existem árvores de decisão que possuem uma variável que pode assumir valores contínuos.

Quando você combina os dois tipos de árvores de decisão acima, obtém o CART ou as árvores de classificação e regressão. Este é um termo abrangente, que você pode encontrar várias vezes. Referem-se aos procedimentos acima mencionados. A única diferença entre esses dois é o tipo de variáveis ​​dependentes – categóricas ou numéricas.

Quais são as etapas envolvidas na construção de uma árvore de decisão em R?

Etapa 1: Importar - Importe o conjunto de dados que você deseja analisar.

Etapa 2: Limpeza - O conjunto de dados deve ser limpo.

Etapa 3: Criar um conjunto de treinamento ou teste - Isso implica que o algoritmo deve ser treinado para prever os rótulos e, em seguida, usado para inferência.
Etapa 4: Construir o modelo - A sintaxe rpart() é usada para isso. Isso significa que os nós continuam se dividindo até que um ponto seja alcançado em que a divisão adicional não seja possível.

Etapa 5: prever seu conjunto de dados - Use a sintaxe predict() para esta etapa.

Etapa 6: Medir o desempenho - Esta etapa mostra a precisão da matriz.

Etapa 7: Ajustar os hiperparâmetros- Para controlar os aspectos do ajuste, a árvore de decisão possui vários parâmetros. Os parâmetros podem ser controlados usando a função rpart.control().

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Quais são os desafios de usar uma árvore de decisão em R?

A poda pode ser um processo tedioso e precisa ser feito com cuidado para obter uma representação precisa. Também pode haver alta instabilidade no caso de uma pequena mudança. Portanto, é altamente volátil, o que pode ser problemático para usuários, especialmente iniciantes. Além disso, pode não produzir resultados e resultados desejáveis ​​em alguns casos.

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Empacotando

Se você quiser fazer uma escolha ótima e ao mesmo tempo estar ciente de quais serão as consequências, certifique-se de saber como usar a árvore de decisão em R. É uma representação esquemática do que pode acontecer e do que não pode. Existem vários componentes diferentes de uma árvore de decisão, que são explicados acima. É um algoritmo de aprendizado de máquina popular e poderoso para usar.