Para avaliar o desempenho do transporte público por ônibus e...

Não tem nada de árvore de decisão

http://www.ime.unicamp.br/~cnaber/AC1.pdf

O item apresenta uma descrição incorreta sobre a análise de correspondência e sua associação com árvores de decisão. A análise de correspondência não está diretamente relacionada à construção de árvores de decisão.

A análise de correspondência é uma técnica estatística utilizada para analisar associações entre categorias em tabelas de contingência. Ela é frequentemente utilizada para visualizar e interpretar relações entre variáveis categóricas em um espaço multidimensional. Ela não é uma técnica para dados quantitativos, mas sim para dados categóricos.

No contexto do problema apresentado, a análise de correspondência poderia ser usada para identificar associações entre os diferentes aspectos (confiabilidade, segurança, tarifa, locais de parada) e as avaliações de satisfação dos usuários. No entanto, ela não produz uma árvore de decisão como resultado. Em vez disso, fornece uma representação gráfica das associações entre as categorias das variáveis.

Árvores de decisão, por outro lado, são uma técnica de aprendizado de máquina utilizada para classificação e regressão. Elas dividem o espaço de características em subespaços menores com base em regras de decisão. Embora possam ser usadas para resolver problemas semelhantes aos da análise de correspondência, as abordagens e os resultados são bastante diferentes.

Portanto, o item está incorreto. A análise de correspondência não permite associar diretamente os aspectos mencionados com o grau de satisfação dos usuários por meio de uma árvore de decisão.

Uma árvore de decisão é um modelo de aprendizado de máquina que é utilizado para classificação e regressão. Ela funciona de forma semelhante a um diagrama de fluxo, onde cada nó interno representa um "teste" em um atributo (ou característica), cada ramo representa o resultado desse teste, e cada nó folha representa uma classe (no caso da classificação) ou um valor numérico (no caso da regressão).

A construção de uma árvore de decisão geralmente envolve os seguintes passos:

1. Seleção do atributo: O algoritmo seleciona o melhor atributo para dividir os dados em subconjuntos mais puros. Isso é feito geralmente com base em métricas como ganho de informação, índice Gini ou erro de classificação.
2. Divisão dos dados: Os dados são divididos com base nos valores do atributo selecionado.
3. Recursão: O processo é repetido recursivamente para cada subconjunto gerado pela divisão até que uma condição de parada seja alcançada. Isso pode ser quando todos os registros em um ramo pertencem à mesma classe, ou quando a árvore atinge uma profundidade máxima predefinida, ou quando não é mais benéfico dividir os dados.
4. Podagem (pruning): Em alguns casos, a árvore é podada para evitar overfitting, removendo ramos que não contribuem significativamente para a precisão do modelo.

Uma vez construída, a árvore de decisão pode ser utilizada para fazer previsões sobre novos dados. Quando um novo exemplo é apresentado ao modelo, ele percorre a árvore de decisão seguindo os testes em cada nó até chegar a uma folha, que representa a classe prevista para esse exemplo.

As árvores de decisão são modelos interpretáveis e fáceis de entender, o que é uma de suas principais vantagens. No entanto, elas também podem ser propensas a overfitting, especialmente se não forem podadas corretamente ou se forem muito profundas. Diversas técnicas, como florestas aleatórias e boosting, foram desenvolvidas para melhorar o desempenho das árvores de decisão e reduzir o overfitting.

Overfitting é um fenômeno comum em aprendizado de máquina no qual um modelo se ajusta tão bem aos dados de treinamento que começa a capturar o ruído e as características específicas desse conjunto de dados, em vez de aprender os padrões subjacentes que generalizariam para novos dados não vistos.

Isso significa que o modelo se torna muito complexo em relação à complexidade inerente dos dados que está tentando modelar. Como resultado, o modelo pode não ser capaz de generalizar adequadamente para novos dados e pode ter um desempenho significativamente pior do que o esperado quando confrontado com dados de teste ou dados do mundo real.

Algumas das causas comuns de overfitting incluem:

1. Modelos muito complexos: Modelos com muitos parâmetros têm maior capacidade de se ajustar aos dados de treinamento, mas também têm maior probabilidade de se ajustar ao ruído.
2. Poucos dados de treinamento: Quando o conjunto de dados de treinamento é pequeno em relação à complexidade do problema, o modelo pode aprender padrões específicos dos dados de treinamento que não se aplicam a novos dados.
3. Engenharia de características inadequada: Usar um grande número de características, algumas das quais podem ser irrelevantes ou até mesmo prejudiciais para a tarefa em questão, pode levar a um ajuste excessivo aos dados de treinamento.
4. Falta de regularização: Algoritmos de aprendizado de máquina que não incluem técnicas de regularização para controlar a complexidade do modelo estão mais propensos ao overfitting.

Para lidar com o overfitting, algumas técnicas comuns incluem:

1. Validação cruzada: Dividir o conjunto de dados em conjuntos de treinamento, validação e teste para avaliar o desempenho do modelo em dados não vistos e ajustar os hiperparâmetros do modelo.
2. Regularização: Adicionar termos de penalidade à função de perda do modelo para desencorajar coeficientes muito grandes, como no caso da regularização L1 (Lasso) e L2 (Ridge).
3. Simplificação do modelo: Reduzir a complexidade do modelo removendo características irrelevantes, reduzindo a profundidade da árvore de decisão ou utilizando modelos mais simples.
4. Aumento de dados: Aumentar o conjunto de dados de treinamento através de técnicas como data augmentation pode ajudar a reduzir o overfitting, fornecendo ao modelo mais exemplos para aprender.

Ao lidar com o overfitting, é importante encontrar um equilíbrio entre a capacidade do modelo de ajustar os dados de treinamento e sua capacidade de generalização para novos dados.

APLICAÇÕES DE ÁRVORE DE DECISÃO:

As árvores de decisão têm uma ampla gama de aplicações em diferentes domínios devido à sua simplicidade, interpretabilidade e capacidade de lidar com dados tanto categóricos quanto numéricos. Aqui estão algumas das principais aplicações das árvores de decisão:

1. Classificação de Dados: Uma das aplicações mais comuns das árvores de decisão é a classificação de dados em categorias distintas. Isso pode incluir diagnósticos médicos, detecção de spam em e-mails, classificação de documentos, previsão de churn de clientes, entre outros.
2. Regressão: Além da classificação, as árvores de decisão também podem ser usadas para problemas de regressão, onde a variável de saída é contínua. Por exemplo, prever o preço de uma casa com base em suas características, prever a demanda por um produto com base em fatores de mercado, etc.
3. Análise de Risco e Crédito: As árvores de decisão são amplamente utilizadas em instituições financeiras para avaliar o risco de crédito de clientes. Elas ajudam a determinar se um cliente é elegível para um empréstimo com base em uma variedade de fatores, como histórico de crédito, renda, histórico de emprego, entre outros.
4. Marketing e Segmentação de Clientes: Empresas utilizam árvores de decisão para segmentar clientes com base em características demográficas, comportamentais e de compra. Isso ajuda na personalização de campanhas de marketing e na identificação de oportunidades de venda cruzada e upselling.
5. Sistemas de Recomendação: Muitos sistemas de recomendação, como os usados por serviços de streaming de música e vídeo, lojas online e plataformas de mídia social, usam árvores de decisão para sugerir conteúdo com base nos interesses e preferências dos usuários.
6. Detecção de Fraude: As árvores de decisão são usadas em sistemas de detecção de fraude para identificar transações suspeitas com base em padrões anômalos de comportamento, como atividades de cartão de crédito incomuns, tentativas de acesso não autorizadas, etc.
7. Medicina e Diagnóstico: Na medicina, as árvores de decisão são utilizadas para auxiliar no diagnóstico de doenças, prever resultados de tratamentos e determinar a melhor abordagem terapêutica com base em características do paciente, sintomas e histórico médico.

Essas são apenas algumas das muitas aplicações das árvores de decisão em uma variedade de campos. Sua versatilidade e capacidade de interpretação tornam-nas uma ferramenta valiosa em muitos cenários onde a tomada de decisão automatizada é necessária.