Em uma empresa, tomar boas decisões é essencial para fazer com que seu time seja bem sucedido. Por meio da árvore de decisão, criada por meio de algoritmos de machine learning, é possível tornar as tomadas de decisão ainda mais inteligentes.
Quando se tem um problema para ser resolvido, desenvolver uma estrutura para pensar e analisar o cenário pode fazer com que sua decisão seja mais precisa. É para isso que existe a árvore de decisão: facilitar e melhorar a tomada de decisão em relação a um determinado problema.
Deseja saber mais sobre a árvore de decisão e como ela deve ser desenvolvida utilizando seus conceitos? Fique com a gente e tenha uma ótima leitura.
- O que é árvore de decisão?
- Como funciona e para que serve uma árvore de decisão?
- Conheça os símbolos das árvores de decisão
- Entenda a estrutura de uma árvore de decisão
- Conheça alguns conceitos sobre árvores de decisã
- Qual a relação entre algoritmos e árvores de decisão?
- Como as árvores de decisão utilizam o Índice Gini?
- Como as árvores de decisão são usadas no aprendizado de máquina?
- Quais as vantagens de usar árvores de decisão?
- Quais as desvantagens de usar árvores de decisão?
- Qual a importância das árvores de decisão para a Ciência de Dados?
- Como criar uma árvore de decisão? Conheça o passo a passo
- Aprenda a analisar uma árvore de decisão
- Quais as principais aplicações de uma árvore de decisão? 3 exemplos
- 5 dicas para tomar boas decisões
O que é árvore de decisão?
A árvore de decisão é um algoritmo de aprendizado de máquina com o objetivo de auxiliar na tomada de decisão diante de um problema ou situação. Sua estrutura é desenvolvida através de nós que, ao final, permitem montar uma hierarquia para o resultado ser mais preciso.
Como funciona e para que serve uma árvore de decisão?
Uma árvore de decisão é formada por uma base e vários nós que vão se desencadeando de uma ramificação e que, daí em diante, vão se abrindo cada vez mais. Ela costuma utilizar vários algoritmos para que seus nós se dividam em dois ou mais subnós, que podem ser utilizados para a tomada de decisão.
Uma árvore de decisão, que trabalha com algoritmos, apresenta uma estrutura bem parecida com a de um fluxograma, que facilita o seu entendimento.
Ela funciona exatamente como uma árvore real. Imagine uma árvore sem raiz: não tem como, não é mesmo? Pois bem, assim como a árvore real, a árvore de decisão também necessita de uma raiz para se desenvolver e de ramificações.
Conheça os símbolos das árvores de decisão
Para criar uma árvore de decisão, é necessário que alguns símbolos sejam entendidos, pois cada um deles apresenta um significado e deve ser utilizado em diferentes situações. Veja agora os símbolos que podem ser utilizados na árvore:
Nó de decisão
Apresenta um formato quadrado. Trata-se de um símbolo de tomada de decisão.
Nó de probabilidade
Apresenta um formato redondo. Trata-se de um símbolo para mostrar resultados de decisões.
Ramificações alternativas
Cada ramificação apresenta uma possível ação ou até mesmo um resultado em relação a decisões ou testes.
Alternativa rejeitada
Trata-se de uma alternativa que acabou não sendo selecionada em sua utilização.
Nó de desfecho
Conhecido também como um nó de resultado final.
Entenda a estrutura de uma árvore de decisão
Uma árvore de decisão nada mais é que um mapa com um conjunto de informações que pode contribuir para a tomada de decisão. Assim, existem algumas métricas que devem ser seguidas para que o processo de montagem seja feito de forma correta. Entenda agora a estrutura de uma árvore de decisão:
Decisão
Como o próprio nome já diz, uma árvore de decisão é desenvolvida para a tomada de decisão a partir dela. Então, ter um foco para a estruturação da árvore é de extrema importância.
Nós de probabilidade
Os nós de probabilidades são todos representados por um círculo, que mostram a probabilidade de certos acertos.
Nós de decisão
Os nós de decisão são bastante utilizados dentro de uma árvore de decisões. Eles são representados por um quadrado e têm como função simbolizar que alguma decisão deve ser tomada.
Nós de término
Os nós de término também fazem parte do fluxo dentro da árvore de decisão. Em todo o processo, ele aparece sinalizando o resultado final de um caminho a ser seguido.
Conheça alguns conceitos sobre árvores de decisão
Se, ao desenvolver uma árvore de decisão, colocarmos qualquer tipo de informação e seguirmos para lados aleatórios, pode ser que o resultado final seja de baixa qualidade e precisão. Por isso, vamos apresentar agora alguns conceitos sobre árvores de decisão. Acompanhe:
O que é a Entropia nas árvores de decisão?
A Entropia em uma árvore de decisão é a forma de medir a pureza de um subconjunto dentro de uma árvore.
Suponha que temos um conjunto de dados. Seus valores são todos por indicação binárias, ou seja, caso 1 ocorrerá o evento, caso 0 não ocorrerá o evento. Então, a entropia entra com o objetivo de mostrar qual é a probabilidade de aquele evento ocorrer, por exemplo, a partir de uma seleção de subconjunto de dados.
O que é o Ganho nas árvores de decisão?
É bastante comum que, em uma árvore de decisão, novas subdivisões vão fazendo com que a entropia vá se reduzindo. Então, isso pode gerar ganho ou perda de informações.
Imagine um cenário no qual você tenha uma pedra com duas cores diferentes, um lado vermelho e outro azul. Porém, essa pedra já está viciada para sempre cair no lado azul. Sendo assim, nenhuma informação vai ser acrescentada, porque você sabe que a chance de cair azul sempre vai ser maior. Mas, supondo que o dado não esteja viciado, novas informações poderão ser adicionadas, pois existe uma probabilidade.
O que é a Regressão nas árvores de decisão?
Quando falamos no desenvolvimento de uma árvore de decisão, temos que entender que sua regressão também é bastante importante. Para isso, existe um algoritmo que realiza esse cálculo, com o objetivo de trazer cada vez mais precisão no momento da divisão. Veja a fórmula abaixo:
Qual a relação entre algoritmos e árvores de decisão?
Uma árvore de decisão é um algoritmo específico de aprendizado de máquina supervisionado, que é utilizado tanto para problemas de classificação quanto de regressões.
Assim como todo algoritmo, uma estrutura deve ser seguida para gerar um resultado. Para isso, o recomendado é sempre começar da raiz para as ramificações, ou seja, de um ponto base que depois vai se abrindo.
A árvore de decisão, na maioria das vezes, apresenta um único objetivo, que é criar modelos de treinamento para que uma tomada de decisão possa ser finalizada corretamente.
Como as árvores de decisão utilizam o Índice Gini?
Uma árvore de decisão trabalha com problemas de classificação, enquanto a fórmula de Gini trabalha com o sucesso ou falha de resultados. Esse índice pode ser de grande valor para aumentar a sua precisão.
O que é o Índice de Gini e quais as suas aplicações?
O Índice de Gini foi criado pelo matemático Conrado Gini. É uma função que pode ser utilizada para medir impurezas ou a probabilidade de um determinado nó. Basicamente, a função de Gini tem como objetivo trabalhar com sucesso e erros de um determinado conjunto.
Olhando sua fórmula, pode parecer um pouco assustadora, mas basicamente ela subtrai a soma de todas as probabilidades ao quadrado de cada classe. A fórmula é a seguinte:
Como as árvores de decisão são usadas no aprendizado de máquina?
Quando vamos desenvolver um software, por mais simples que seja e independentemente da linguagem de programação utilizada, as pessoas desenvolvedoras sempre buscam montar uma estrutura para realizar seu desenvolvimento. A árvore de decisão utilizada no aprendizado de máquina não é diferente.
Uma máquina também precisa de um passo a passo a ser seguido para que determinada funcionalidade seja processada. Por isso, grandes empresas, ao treinar suas máquinas, dependem de um algoritmo de árvore de decisão para alguns caminhos serem seguidos.
Qualquer atividade que uma máquina deve aprender necessariamente depende de um algoritmo para conseguir executá-la.
Quais as vantagens de usar árvores de decisão?
No momento de realizar comparações, organizar pensamentos e ajudar no entendimento de um processo, a árvore de decisão é bem-vinda. Para isso, ela traz grandes vantagens, como:
- Apresenta uma estrutura de fácil entendimento;
- Não necessariamente precisa de dados concretos para seu desenvolvimento;
- Podem ser adicionados novos nós em uma árvore de decisão já existente;
- Auxilia na tomada de decisão;
- Pode ser utilizada junto com outras ferramentas de tomada de decisão.
Quais as desvantagens de usar árvores de decisão?
Apesar da grande ajuda que uma árvore de decisão pode trazer, ela apresenta algumas desvantagens que devem ser consideradas para entender se esse conceito pode ser útil no seu contexto. Entre elas:
- Nível de complexidade da árvore: quanto mais nós são inseridos, mais complexo fica o entendimento da estrutura;
- Em casos mais específicos, algum outro tipo de diagrama pode ser mais preciso.
Qual a importância das árvores de decisão para a ciência de dados?
Pode-se dizer que uma árvore de decisão é de grande importância para a ciência de dados. Por apresentar certa facilidade de entendimento, ela pode auxiliar em diversas situações.
A árvore de decisão costuma não apresentar grandes ramificações, o que faz com que a sua análise seja mais simples. No momento de analisar uma amostra, ter clareza em relação a dados e cenários pode fazer com que tudo se torne mais simples e fácil de entender.
No momento em que as ramificações da árvore vão ficando maiores, ela pode ser chamada de floresta de decisão, tornando-se uma ferramenta muito potente quando se trata de sistema.
Como criar uma árvore de decisão? Conheça o passo a passo
Desenvolver uma árvore de decisão pode parecer um pouco complicado no início. Mas alguns passos podem facilitar o seu desenvolvimento. Os passos para seu desenvolvimento são os seguintes:
1. Tenha ferramentas e informações necessárias em mãos
Para desenvolver uma árvore de decisão, não é necessário ter muitos materiais. Porém, é necessário ter uma ferramenta para fazer a árvore e a decisão que você deseja tomar.
2. Defina a decisão principal
Uma árvore de decisão apresenta diversos símbolos com diversos formatos, cada um com seu significado. Então, ao iniciar sua árvore, insira o símbolo de quadrado (nó de decisão) para colocar o que você deseja decidir e, em seguida, dois conectores para a decisão, conforme a imagem abaixo.
3. Adicione nós de probabilidade e decisões para complementar sua árvore
Agora que já temos a base da árvore, podemos acrescentar ramificações, para que ela fique cada vez mais robusta e torne a decisão mais precisa. Faça desta forma:
4. Insira o nó de desfecho quando a árvore já estiver robusta e você não sentir falta de informações
O nó de desfecho costuma ser inserido quando não existe mais nenhuma probabilidade a ser inserida. Você pode inserir desta forma:
Com isso, ela é concluída. Assim, com toda essa informação, já é possível realizar uma análise para que as decisões possam ser tomadas.
Supondo um cenário no qual você deseje utilizar uma linguagem de programação para aplicar sua árvore de decisão, o Python pode fazer muito bem esse serviço. O módulo DecisionTreeClassifier, bastante conhecido de uma biblioteca chamada Sklearn, pode suprir a necessidade de uma pessoa desenvolvedora.
Aprenda a analisar uma árvore de decisão
Assim como em qualquer outro algoritmo, saber como a análise deve ser feita é de grande importância, além de tornar mais fácil o entendimento. Com a árvore de decisão não é diferente.
Porém, antes de entender como ela deve ser analisada, é válido saber que existem dois tipos:
- Árvore de decisão de variáveis categóricas: tem uma variável destinada à categoria.
- Árvore de decisão de variáveis contínuas: tem uma variável de destinação contínua.
Agora que já sabemos os dois tipos de árvores de decisão existentes, podemos entender como elas devem ser analisadas. As árvores de decisão costumam ser bem simples de entender, uma vez que ela se inicia pela raiz e vai desenvolvendo ramificações. Cada nível é uma implementação diferente, realizando a leitura da raiz para as ramificações.
Quais as principais aplicações de uma árvore de decisão? 3 exemplos
No dia a dia de uma empresa, algumas tomadas de decisão são necessárias, da mais simples à mais complexa. Então, utilizar ferramentas e métodos pode facilitar o momento de análise e decisão.
A árvore de decisão pode ser aplicada em várias situações, sendo algumas delas:
Empréstimos
Uma árvore de decisão pode ser utilizada no momento em que um cliente realiza um empréstimo. Com base em seus dados anteriores, o avaliador consegue verificar qual a chance do cliente realizar o pagamento, além de ser possível verificar se não ficará no prejuízo.
Ela ajuda a montar estratégias de pagamento e planejamento lógico para ver se aquele cliente está disposto a pagar toda a dívida.
Crescimento dentro da empresa
Uma das principais aplicações da árvore de decisão dentro de uma empresa acontece quando se fala em crescimentos e potenciais. Para o crescimento de uma empresa, boas decisões podem garantir bons frutos. Então, analisar os prós e contras em uma árvore de decisão pode ajudar na expansão do seu negócio.
Anúncios em redes sociais
As redes sociais utilizam um algoritmo para organizar as publicações e os anúncios e definir quais posts os usuários devem visualizar. Para que o algoritmo exiba suas publicações, é importante definir o perfil e a quantidade de público que deve ser atingido. Então, a árvore de decisão ajuda a definir melhor a precisão das campanhas de anúncios nas redes sociais para ter melhores resultados.
5 dicas para tomar boas decisões
É comum que, na sua rotina, algumas incertezas e dúvidas apareçam. Muitas vezes, elas podem gerar grandes preocupações que atrapalham seu dia de trabalho e até mesmo sua vida pessoal. Com isso, uma boa tomada de decisão pode fazer grande diferença.
Agora, vamos sugerir algumas dicas para tomar melhores decisões:
1. Dedique um tempo para a tomada de decisão
Tomar uma decisão pode demandar tempo. Por isso, realizar outras tarefas no momento que está pensando em sua dúvida pode levar você a perder o foco. Então, reserve um tempo para focar apenas no problema.
2. Sempre pense nas opções
É muito comum que, ao tomar uma decisão, a gente limite o nosso problema a apenas duas respostas: “sim” e “não”. Isso pode ser um entrave por não abrir a sua mente para outras opções. Sempre se disponha a pensar em várias opções: por mais simples que sejam, elas podem fazer grande diferença nas tomadas de decisões finais.
3. Ouça opiniões de pessoas próximas
Pedir opiniões de pessoas próximas pode ser de grande importância. Mesmo que elas não sejam utilizadas, aprenda a ouvir. De alguma forma, algo pode ser agregado e contribuir para a sua decisão final.
4. Controle a tomada de decisão
Quando temos um problema, tendemos a querer resolver tudo, até mesmo o que não está ao nosso alcance. Assim, acarretamos mais problemas e dúvidas para a tomada de decisão. Tome cuidado com isso: entenda o que pode ser controlado por você e utilize apenas isso como base.
5. Utilize informações
Quando vamos tomar uma decisão e estamos na dúvida de algo, quanto mais informações acumuladas em relação a aquele determinado problema tivermos, mais insumos teremos para a tomada de decisão final.
Agora que já entendemos o que é uma árvore de decisão e como ela funciona, é possível perceber que se trata de uma grande ferramenta para o desenvolvimento de um modelo de classificação ou de probabilidade. Saber em que momento ela deve ser aplicada e que resultado ela pode trazer pode ser de grande valor.
Com a árvore de decisão, você deve ter mais segurança quando estiver na dúvida sobre que caminho seguir em determinada situação, principalmente no âmbito profissional.Gostou do nosso conteúdo? Agora leia também sobre tomada de decisão e a sua importância nos negócios.
