Snowflake Connect: IA. 27 de janeiro 2026
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Random Forest (floresta aleatória) é um dos algoritmos mais avançados e populares usados na criação de modelos de aprendizado de máquina. Esse modelo de aprendizado supervisionado cria várias árvores de decisão e combina as previsões dessas árvores para produzir resultados mais precisos e sólidos. A capacidade do algoritmo de evitar problemas com dados ausentes ou ruidosos é um dos principais motivos por que ele é comumente implementado em aplicações como pontuação de crédito, previsão de demanda e classificação de imagens.
Neste guia, vamos discutir como o algoritmo de floresta aleatória funciona e por que é uma ferramenta importante para desenvolver aprendizado de máquina e modelos de IA confiáveis.
Random forest (floresta aleatória) é um algoritmo de aprendizado de máquina conjunto que cria muitas árvores de decisão durante seu período de treinamento. Cada árvore é treinada em um subconjunto aleatório de todo o conjunto de dados de treinamento, seleciona um número específico de atributos de dados aleatoriamente de cada ponto de decisão dentro da árvore e, em seguida, gera suas próprias previsões.
Modelos criados usando floresta aleatória podem ser usados tanto para classificação (determinando qual previsão é escolhida pela maioria das árvores) quanto para análise de regressão (uma média das previsões de todas as árvores).
Por exemplo, um modelo desenvolvido para classificar mensagens de email como spam ou não spam analisaria os resultados de todas as árvores e escolheria a classificação escolhida pela maioria delas. Em contrapartida, um modelo desenvolvido para prever preços de imóveis deveria medir os resultados de todas as árvores.
Esse método reduz o risco de previsões extremas distorcerem os resultados finais e oferece maneiras fáceis de medir a confiança e a variabilidade de cada previsão.
Em seu nível mais básico, uma floresta aleatória é um conjunto de árvores de decisão. No entanto, há muitas diferenças práticas entre como essas duas abordagens funcionam.
Uma árvore de decisão usa todo o conjunto de dados de treinamento e leva em conta todos os recursos disponíveis (atributos de dados, como localização, tamanho e idade de um imóvel) na geração de suas previsões. Uma floresta aleatória cria várias árvores dentro desse conjunto de dados e seleciona recursos aleatoriamente de cada um para gerar resultados.
As árvores de decisão seguem um caminho linear e geram uma única previsão. Uma floresta aleatória obtém previsões de todas as árvores e gera uma previsão global ao contar ou medir os resultados.
As árvores de decisão possuem um método fácil de explicar como chegaram às suas previsões. Uma floresta aleatória é muito mais complexa, tornando mais difícil explicar como chegaram às previsões individuais.
Uma árvore de decisão é muito mais simples, mais rápida de treinar e consome muito menos recursos de processamento e memória. Em termos de processamento, treinar várias árvores em uma floresta aleatória pode ser caro e exigir mais tempo de treinamento.
As árvores de decisão podem ser altamente precisas, mas também tendem a se sobreajustar muito, fazendo com que um modelo faça previsões menos precisas quando apresentadas com dados fora do seu conjunto de treinamento. As árvores de decisão também podem ser mais fortemente influenciadas pelos dados ausentes ou ruidosos. Em geral, as previsões que os algoritmos de floresta aleatória produzem são consideradas mais precisas, estáveis e sólidas.
O algoritmo de floresta aleatória cria centenas de árvores de decisão, cada uma das quais aprende com base em diferentes amostras aleatórias de dados de treinamento e que levam em conta diferentes combinações de recursos de dados. Depois disso, elas combinam todas as suas previsões por meio de votação ou cálculo da média para produzir um resultado mais preciso e confiável do que qualquer outra árvore conseguiria.
A seguir são as principais etapas que uma floresta aleatória segue, desde os dados brutos até a previsão final:
O algoritmo recebe o conjunto de dados de treinamento original e o prepara para processamento. Qualquer limpeza, formatação ou pré-processamento necessários são feitos neste estágio.
A floresta aleatória usa uma técnica estatística de amostragem conhecida como bagging (também conhecida como agregação por bootstrap) para selecionar pontos de dados ao acaso para cada árvore, com muitos dos mesmos pontos de dados repetidos em várias árvores. Essa prática garante que cada árvore veja uma versão ligeiramente diferente dos dados de treinamento.
Cada árvore é criada ao dividir repetidamente o conjunto de dados para criar novos ramos. Por exemplo, se você estivesse construindo uma árvore para prever se alguém provavelmente compraria um novo carro, a árvore poderia ser dividida com base em se a receita anual da empresa estaria acima ou abaixo de US$ 100.000, e novamente em se ela teria mais de 30 anos. Em cada ponto de decisão, o algoritmo selecionaria de forma aleatória um subconjunto de recursos disponíveis e escolheria aquele capaz de criar a separação mais clara entre os diferentes resultados.
O algoritmo repete as etapas 2 e 3 de qualquer lugar de 100 a 1000 vezes para criar um conjunto de árvores de decisão diversificadas. Cada árvore aprende padrões diferentes porque enxerga dados diferentes e considera recursos diferentes.
Quando novos dados são recebidos, cada árvore da floresta faz sua própria previsão, de forma independente, seguindo as regras de decisão aprendidas. Isso resulta em várias previsões separadas para a mesma informação.
Para problemas de classificação, o algoritmo contará os votos de todas as árvores e selecionará a classe com o maior número de votos. Para problemas de regressão, ele calcula a média de todas as previsões das árvores para produzir o resultado final.
O algoritmo oferece a previsão consolidada, juntamente com medidas de confiança opcionais, com base no nível de concordância existente entre as árvores individuais.
Seja usado para classificação ou regressão de floresta aleatória, o modelo de floresta aleatória se destaca em produzir resultados precisos a partir de conjuntos de dados complexos com o mínimo de ajuste. Confira a seguir alguns dos principais benefícios que tornam o algoritmo de floresta aleatória ideal para os cientistas de dados:
O modelo de floresta aleatória oferece, de forma consistente, um desempenho preditivo eficaz em conjuntos de dados e tipos de problemas diversos. Em geral, a decisão coletiva de centenas de árvores produz resultados mais precisos do que em uma única árvore.
Diferente das árvores de decisão individuais que podem memorizar demais os dados de treinamento, a floresta aleatória oferece proteção natural contra o sobreajuste. Cada árvore vê dados e recursos diferentes, eliminando biases e erros individuais, resultando em uma melhor generalização quando novos dados são adicionados.
A floresta aleatória trabalha perfeitamente com diferentes tipos de dados, incluindo valores numéricos (como idade ou renda) e variáveis categorizadas (como cor ou marca), sem precisar de uma grande etapa de pré-processamento. Isso faz dela uma boa escolha para conjuntos de dados do mundo real que contêm informações desordenadas em vários formatos.
De modo automático, o algoritmo classifica as variáveis recebidas que tiveram a maior influência em uma determinada previsão, uma técnica conhecida como importância de recursos. Isso ajuda os cientistas de dados a entender melhor os dados que eles recebem, identificar os principais fatores e, potencialmente, simplificar os modelos com foco nas variáveis mais importantes.
A floresta aleatória é altamente resistente a valores atípicos, ruídos e pequenas alterações nos dados de treinamento. Enquanto outros algoritmos podem produzir resultados radicalmente diferentes com pequenas variações dos dados, a floresta aleatória mantém um desempenho consistente, tornando-a um método confiável para ambientes de produção.
A floresta aleatória funciona perfeitamente "out of the box" com as configurações padrão de fábrica. Isso a torna acessível para profissionais de todos os níveis de conhecimento, possibilitando um rápido desenvolvimento de protótipos e modelos de referência.
Estas são as principais desvantagens e limitações do uso do modelo de floresta aleatória:
Diferente de uma única árvore de decisão, onde é fácil rastrear o caminho exato, a floresta aleatória usa centenas de árvores para chegar a uma previsão final. Isso dificulta explicar por que foi feita uma previsão específica, limitando o seu uso em setores regulamentados ou situações que exigem processos decisórios transparentes.
Construir centenas de árvores leva muito mais tempo do que treinar um único modelo. Conforme o número de árvores cresce, o tempo de previsão aumenta proporcionalmente, o que pode ser problemático para aplicações em tempo real ou ambientes de recursos limitados.
Ao lidar com conjuntos de dados onde uma classe é muito mais comum do que outras (como a filtragem de spam, onde a maioria das mensagens é legítima), a floresta aleatória pode não ter um bom desempenho em detectar as raras exceções em que a precisão é muito importante.
Uma floresta aleatória precisa armazenar todas as árvores individuais na memória, o que pode se tornar um gargalo ao lidar com grandes conjuntos de dados ou criar florestas de centenas de árvores.
Embora, em geral, a floresta aleatória seja um bom método para evitar o sobreajuste, ela ainda pode apresentar problemas ao lidar com dados extremamente desordenados ou imprecisos. Se os mesmos erros aparecerem em todos os dados de treinamento, o algoritmo pode começar a ver esses erros como confiáveis, levando a previsões menos precisas quando novos dados são inseridos.
Veja, a seguir, as aplicações reais de florestas aleatórias em diferentes setores:
Bancos, administradoras de cartão de crédito e outras organizações de serviços financeiros usam algoritmos de florestas aleatórias para identificar transações suspeitas, analisando padrões de gastos, locais das transações, valores e horários. O algoritmo pode sinalizar, com rapidez, comportamentos atípicos, como compras em países estrangeiros ou várias transações de alto valor em um curto espaço de tempo, ajudando a detectar fraudes financeiras praticamente em tempo real.
Organizações e profissionais de saúde usam o método de floresta aleatória para auxiliar no diagnóstico de doenças por meio da análise de sintomas dos pacientes, resultados de exames laboratoriais, histórico de saúde e informações demográficas. Por exemplo, os hospitais usam o algoritmo para prever o risco de readmissão de pacientes ou para identificar sinais precoces de doenças, como diabetes ou doenças cardíacas, com base em vários indicadores de saúde.
Empresas de investimento e plataformas de trading empregam o algoritmo de floresta aleatória para prever as mudanças nos preços das ações por meio da análise de indicadores técnicos, volumes de negócios, sentimento do mercado e dados econômicos. Embora a previsão de mercado continue sendo bastante desafiadora, o algoritmo ajuda a identificar padrões nos mercados financeiros, auxiliando investidores a tomar decisões de compra/venda mais fundamentadas.
Empresas provedoras de serviços de streaming, operadoras de telecomunicações e provedores de software usam florestas aleatórias para identificar clientes que prestes a cancelar a assinatura dos serviços. Ao analisar padrões de uso, histórico de pagamento, interações de atendimento ao cliente e dados demográficos, as empresas podem identificar clientes em risco e, de modo proativo, propor ofertas de retenção.
Os varejistas online usam o método de florestas aleatórias para gerar recomendações de produtos, analisando o histórico de compras, o comportamento de navegação e as similaridades dos produtos. O algoritmo ajuda a aumentar as vendas, sugerindo produtos relevantes que os clientes provavelmente vão comprar com base em padrões de usuários semelhantes.
Bancos e instituições de empréstimo usam florestas aleatórias para avaliar as solicitações de empréstimo analisando fatores como histórico de crédito, renda, status de emprego e nível de renda/endividamento pessoal. Isso ajuda as instituições de empréstimo a tomar decisões mais precisas sobre a aprovação de empréstimos e quais taxas de juros oferecer para diferentes solicitantes.
A floresta aleatória (random forest) é uma ferramenta versátil e eficaz para fazer previsões, fornecendo alta precisão consistente em todos as aplicações, desde detecção de fraudes e diagnósticos médicos até filtragem de spam. Ao usar várias árvores de decisão, o algoritmo de floresta aleatória evita a maioria dos problemas associados a dados desordenados e sobreajuste, tornando-o uma tecnologia fundamental para a criação de modelos de aprendizado de máquina. Sua capacidade de lidar com diferentes tipos de dados e de ter um bom desempenho sem sobreajuste torna o método acessível para usuários com todos os níveis de habilidade. À medida que os dados se tornam cada vez mais complexos, fortes métodos de conjunto, como o de floresta aleatória, continuarão a ser indispensáveis para os profissionais que buscam criar sistemas de IA de alto desempenho.
O termo "aleatório" vem de duas fontes principais: cada árvore é treinada com base em um subconjunto de dados selecionado de forma aleatória, e cada árvore analisa apenas um punhado de fatores aleatórios em cada ponto de decisão. Essa aleatoriedade torna o algoritmo eficaz ao forçar as árvores a encontrar diferentes padrões úteis que se complementam.
Pense em uma árvore de decisão como quando você pedir opinião a uma pessoa. Enquanto uma floresta aleatória é como quando você consulta uma sala com 100 pessoas, cada uma das quais traz grupos de informações um pouco diferentes para o problema. Ao combinar todas as respostas por meio de votação ou cálculo da média, você obtém uma previsão muito mais confiável e precisa do que confiar no julgamento apenas de uma pessoa.
O algoritmo de floresta aleatória é um excelente ponto de partida quando se deseja ter um nível de precisão elevado sem perder muito tempo ajustando as configurações. Especialmente se você trabalhar com tipos de dados desordenados ou precisar entender quais fatores são mais importantes. No entanto, se você precisar explicar exatamente por que cada previsão foi feita, talvez você queira optar por algoritmos mais simples e interpretáveis.
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