Descubra o que é uma árvore de decisão e como ela funciona. Descubra os tipos de árvore de decisão, tenha acesso a análises, exemplos e práticas recomendadas para o aprendizado de máquina e o planejamento.
Da mesma forma que as pessoas analisam diferentes opções antes de tomar uma decisão, os modelos de aprendizado de máquina usam vários métodos para fazer uma previsão ou recomendação. Em aprendizado de máquina (machine learning, ML), as árvores de decisão são um método comum, pois dividem os problemas em etapas mais simples, facilitando a compreensão dos resultados.
As árvores de decisão são comumente usadas em aprendizado supervisionado, onde os modelos aprendem com base em exemplos que já conhecem as respostas corretas. Essas métricas normalmente lidam com tarefas de classificação, como identificar emails de spam, e tarefas de regressão, como prever o consumo de energia de um edifício. O que as distingue é a forma como o processo de raciocínio da árvore de decisão pode ser visto e interpretado. Ao observar como uma "ramificação" segue em inúmeras direções, ao tentar responder a várias perguntas baseadas em dados, é possível entender, com clareza, o raciocínio que um modelo leva até chegar a um determinado resultado.
As árvores de decisão funcionam como fluxogramas. Cada divisão representa um ponto de decisão que leva a resultados diferentes. Isso permite, tanto a pessoas quanto a computadores analisar opções, avaliar as possibilidades e entender os resultados.
Uma árvore de decisão divide um problema em uma série de perguntas. Cada pergunta ajuda a reduzir as incertezas até a resposta se tornar clara.
O processo começa na raiz, com uma pergunta feita com base nos dados. Nesta etapa, o algoritmo faz a seleção de recursos, que envolve identificar a variável mais relevante para a divisão dos dados. Cada resposta leva a uma outra pergunta, novamente baseada no recurso que melhor ajuda a separar os dados nesse estágio. A árvore continua esse processo até chegar a um nó folha, onde é feita uma previsão ou uma decisão final.
Em geral, as árvores de decisão incluem quatro componentes:
Assim como nas árvores físicas, os nós raiz são onde tudo começa. Eles são a primeira etapa do processo de raciocínio, onde se usa um conjunto de dados inteiro relacionado a uma ou mais perguntas antes de qualquer subdivisão ser feita.
As ramificações dividem conjuntos de dados com base nos valores existentes nos dados. Por exemplo, clientes com mais de 30 anos podem tomar decisões diferentes daqueles com menos de 30 anos. A árvore de decisão orienta cada grupo para seu próprio resultado.
Os nós internos são pontos de decisão em que o modelo faz uma pergunta sobre os dados para determinar o passo a seguir. Por exemplo, o modelo de serviço de um varejista pode analisar os dados históricos de compras e perguntar: "O consumidor A tende a comprar camisas vermelhas ou azuis?"
Os nós folha são os pontos de extremidade de uma árvore de decisão, onde o processo de raciocínio cessa e o modelo oferece um resultado. Ainda com o exemplo de varejo, se o histórico do comprador indicar uma preferência por camisas vermelhas, a árvore de decisão do modelo de ML pode levar a um nó folha que solicita ao modelo recomendar várias opções de novas camisas vermelhas para comprar.
Na prática, as árvores de decisão exploram vários caminhos ao mesmo tempo. A lógica delas segue em várias direções para encontrar a melhor resposta.
Há vários algoritmos comuns de árvore de decisão disponíveis, e a maioria deles pode ser aplicada a tarefas de classificação e regressão. Eles incluem:
Um algoritmo amplamente utilizado, o CART (Classification and Regression Trees) distingue-se de outros métodos de árvore de decisão pois sempre cria divisões binárias (sim/não) para cada função, com foco na divisão que melhor separa os valores dos dados. Por exemplo, um modelo CART que prevê se um empréstimo deve ser aprovado pode primeiro dividir os requerentes por "venda > US$ 50.000" (sim/não) e, em seguida, continuar a dividir cada grupo com base em outros fatores, como se a pontuação de crédito do requerente é superior a 750 e se o requerente está empregado.
Como um dos primeiros algoritmos conhecidos de árvore de decisão, o ID3 divide os dados em grupos menores, escolhendo perguntas que reduzem as respostas possíveis até chegar a uma previsão ou recomendação desejadas. Por exemplo, um filtro de spam pode separar emails com a palavra "oferta", pois essa palavra é comumente usada em publicidade comercial.
C4.5 cria árvores de decisão, fazendo uma série de perguntas sim ou não, que dividem os dados em grupos menores, facilitando a geração de previsões mais precisas. Ele melhora o ID3 ao lidar com valores categorizados (como "spam" ou "não spam") e valores numéricos (como "idade" ou "renda"), ao mesmo tempo em que trabalha para eliminar falhas, como dados perdidos. Por exemplo, uma empresa de telecomunicações pode usar o C4.5 para atribuir pesos a fatores como idade, localização e uso de dados para compilar opções específicas de plano para um cliente, mesmo com informações incompletas sobre o cliente em potencial.
O CHAID usa testes estatísticos para decidir em que partes dividir, geralmente criando ramificações com várias opções de uma só vez. Por exemplo, um varejista poderia usar este tipo de árvore de decisão para agrupar clientes em grupos de idade, como adolescentes, adultos jovens, pessoas de meia idade e idosos, a fim de prever qual grupo demográfico terá mais probabilidade de responder a um novo programa de fidelidade.
As árvores de inferência condicional reduzem o bias (desvios), testando se uma variável é suficientemente relevante para justificar uma divisão. Dessa forma, elas diferem das árvores de decisão normais, como ID3 e CART, que dividem os dados passo a passo, sem testar se um fator tem relevância estatística. Por exemplo, uma árvore de decisão normal pode favorecer o critério “nível universitário”, enquanto uma árvore de inferência condicional pode considerar esse critério como estatisticamente irrelevante para prever do desempenho profissional.
Ao dividir dados, os modelos de ML normalmente usam um dos dois critérios mais comuns da árvore de decisão: impureza de Gini ou entropia. Os dois critérios medem a heterogeneidade dos dados e o algoritmo aplica o método escolhido para encontrar a divisão capaz de separar os dados com mais eficiência.
O Gini analisa a forma como uma pergunta divide os dados em grupos óbvios. Matematicamente, ele reflete a chance de um item aleatório ser classificado de forma incorreta se tivesse sido rotulado de acordo com a distribuição do grupo. O algoritmo CART aplica essa medida para testar diferentes divisões e escolher a que produz a separação mais limpa. Por exemplo, perguntar às pessoas se elas estão cansadas cria dois grupos: as que tendem a beber café e as que não.
A entropia mede a incerteza dos conjuntos de dados. Algoritmos, como ID3 e C4.5, utilizam a entropia para calcular o ganho de informação, o que representa a redução da incerteza resultante de uma divisão. A árvore seleciona a divisão que mais reduz a incerteza, criando assim a separação mais clara entre as classes. Na analogia do café, perguntar se é manhã ou tarde reduz a incerteza, pois separa as pessoas em grupos mais claros capazes de orientar a decisão.
No aprendizado de máquina, as árvores de decisão ajudam os modelos a transformar dados brutos em insights úteis. Isso é especialmente útil em setores onde as decisões precisam ser bem fundamentadas e confiáveis.
Veja, a seguir, alguns dos usos mais comuns das árvores de decisão.
Modelos de ML treinados com árvores de decisão são úteis para prever fatores como crescimento das vendas, tendências de preços, rotatividade de clientes, além de níveis de estoque e demanda da cadeia de fornecedores.
No setor de finanças e seguros, as árvores de decisão ajudam a avaliar riscos, como inadimplência, sinistros ou outras perdas. Analisar os caminhos das ramificações dos dados de clientes, como históricos de crédito, níveis de receita ou padrões de sinistros, ajuda profissionais da área atuária e de seguros, e analistas financeiros a fornecer estimativas de risco mais precisas.
Os profissionais de marketing podem usar modelos de árvore de decisão para dividir os clientes em grupos com base no comportamento de compra, dados demográficos e atividade online. Isso permite às empresas apresentar ofertas mais personalizadas e prever que clientes terão maior probabilidade de responder às campanhas.
Na área de saúde, os modelos de ML muitas vezes dependem de árvores de decisão para interpretar os dados dos pacientes. Por exemplo, um modelo pode avaliar sintomas, considerar resultados de testes e examinar históricos familiares para reunir informações crucias para orientar diagnósticos e tratamentos.
Bancos e outras instituições financeiras que não querem correr riscos podem usar modelos de árvore de decisão para detectar atividades suspeitas. Ao analisar padrões, como tamanhos das compras e retornos, os modelos podem identificar transações que indiquem possíveis fraudes, lavagem de dinheiro ou outras atividades potencialmente criminosas.
As árvores de decisão simplificam longos processos de raciocínio, oferecendo resultados mais rápidos e eficientes. A seguir estão algumas vantagens específicas:
A transparência das árvores de decisão ajuda a eliminar o mistério do processo de raciocínio de ML. Qualquer pessoa pode seguir visualmente a lógica passo a passo que levou o modelo até suas conclusões e recomendações.
As árvores de decisão podem lidar com categorias e valores numéricos, para que os analistas não precisem gastar muito tempo convertendo ou reformatando os dados. Elas reduzem o trabalho de preparação inicial necessário antes de executar os modelos.
As árvores de decisão podem se adaptar a vários problemas, pois cada uma é um modelo independente que pode fazer previsões de forma independente. Esse design flexível também permite combinar várias árvores e agregar seus resultados para que elas possam lidar com tarefas maiores e mais complexas.
Diferente de alguns modelos que requerem conjuntos de dados completos, as árvores de decisão podem funcionar quando há falta de informações. Elas fazem isso atribuindo pesos menores a registros incompletos ou dividindo os dados em vários caminhos possíveis.
As árvores de decisão podem encontrar padrões úteis mesmo sem grandes volumes de dados. Elas são eficazes mesmo quando o volume de informações é limitado, o que as torna valiosas em campos onde a coleta de dados é escassa ou demorada.
Apesar das vantagens, as árvores de decisão também apresentam suas desvantagens. Veja a seguir alguns dos problemas mais comuns que pessoas e máquinas enfrentam ao usar as árvores de decisão para o raciocínio:
Árvores de decisão podem se tornar muito detalhadas, aprofundando-se em particularidades dos dados de treinamento em vez de aprender padrões gerais. O resultado pode ser um modelo que pareça preciso durante o treinamento, mas que tenha dificuldades com dados novos e invisíveis.
As árvores de decisão podem ser confundidas por variações aleatórias ou irrelevantes em um conjunto de dados que não refletem padrões reais. Mesmo pequenas quantidades de ruídos podem fazer com que a árvore se divida de maneira confusa, levando a previsões instáveis.
Se uma determinada característica dominar um conjunto de dados, uma árvore de decisão pode, por vezes, atribuir a ela mais importância às custas de outros fatores de igual ou maior relevância. Por exemplo, se um modelo médico coloca mais ênfase no código postal do paciente do que em fatores como dieta ou estilo de vida, isso pode levar a previsões, recomendações e diagnósticos imprecisos.
As árvores de decisão individuais tomam decisões sozinhas, o que pode levar a erros ou ajustes excessivos. Por outro lado, métodos de conjuntos combinam os resultados de várias árvores. Em geral, esse método coletivo fornece resultados mais precisos, completos e consistentes.
As organizações podem maximizar a eficácia de suas árvores de decisão de ML seguindo estas dicas práticas:
Destaque os fatores que produzem a melhor separação nos dados, como o tamanho da transação para detectar fraudes ou os resultados de testes para o diagnóstico médico. Características com alto poder preditivo podem ajudar as árvores de decisão a alcançar resultados mais claros e a evitar divisões desnecessárias.
Assim como um arborista poda os galhos para controlar o crescimento de uma árvore e remover as folhas mortas, é importante remover as ramificações desnecessárias de uma árvore de decisão. Remover as ramificações é fundamental para evitar que uma árvore se fixe aos dados de treinamento e, em vez disso, procure padrões que possam levar a resultados mais significativos.
Para manter uma árvore funcionando bem, teste a sua performance expondo-a a dados que ela ainda não viu. Isso pode ajudar a evitar o sobreajuste.
Muitas bibliotecas de ML oferecem ferramentas para identificar as características mais relevantes para a árvore e demonstrar como as divisões são feitas. Esses recursos facilitam o controle de como o modelo processa os dados, raciocina e chega a resultados.
Árvores de decisão são comumente utilizadas no aprendizado de máquina, porque elas são simples, claras e flexíveis. Elas são úteis para muitas tarefas de negócios, como avaliar riscos de empréstimos, prever vendas ou agrupar clientes para marketing. À medida que mais organizações buscam ferramentas de IA e ML confiáveis, as árvores de decisão continuarão a ser uma abordagem útil para fazer previsões e recomendações.
Sim, podem. Ferramentas como ChatGPT ou Gemini podem gerar árvores de decisão baseadas em texto, diagramas ou até código Python para treinamento e plotagem de árvores com base em conjuntos de dados.
As árvores de decisão desempenham várias funções no raciocínio de ML e de IA. Em ML, elas usam os dados para prever resultados, como riscos de empréstimos ou previsões de vendas. Na área de IA, as árvores de decisão funcionam como ferramentas de raciocínio capazes de estruturar escolhas e ajudar a orientar ações. A principal diferença é que as árvores de ML aprendem com os dados, enquanto as árvores de IA ajudam os sistemas a tomar decisões.
Uma árvore de decisão é um modelo que faz uma série de perguntas relacionadas aos dados até chegar a um resultado específico. Uma floresta aleatória, por sua vez, cria muitas árvores de decisão diferentes sobre subconjuntos de dados e característica, combinando os resultados para fazer uma previsão final.
