Decision Trees
Atualizado em: 11/11/2024 12:17Imagens Ilustrativas


Definição Básica
Uma estrutura em forma de árvore que divide os dados em subconjuntos baseados em condições de decisão para fazer previsões.
Definição Detalhada
Decision Trees são algoritmos de aprendizado supervisionado utilizados tanto para classificação quanto para regressão. Elas funcionam dividindo iterativamente os dados em subconjuntos com base em condições que maximizam a informação obtida (como entropia ou ganho de informação). Cada nó representa uma condição, e cada folha representa uma classe ou valor de previsão. Muito usadas em sistemas de recomendação e análises preditivas.
Exemplos Práticos
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
Criado em: 11/11/2024 12:17
| Última atualização: 11/11/2024 12:17