O que é uma árvore de decisão e como ela é utilizada?

Não é novidade que as empresas do mundo todo prezam pelo próprio desempenho. Afinal, quanto mais sucesso elas têm, mais reconhecidas elas são. Mas, você já se perguntou como essas instituições conseguem ter tamanho retorno graças às suas decisões estratégicas e obter resultados positivos, seja a curto, médio ou longo prazo?

Na verdade, não há uma resposta certa para essa questão, mas é possível dizer que as organizações usam algumas ferramentas para alcançar os seus objetivos, e entre elas está a árvore de decisão.

Neste artigo iremos explicar o que é essa ferramenta, por que ela é importante, onde é usada, suas vantagens e desvantagens, além de mostrar sua estrutura e como criar e analisar uma.

O que é uma árvore de decisão?

Fonte: Freepik

Uma árvore de decisão é uma estrutura hierárquica que traduz uma sequência de decisões. Similar a um fluxograma, ela organiza informações em uma série de escolhas relacionadas, onde cada ponto (também chamado de nó) se divide em outros possíveis resultados, formando, assim, uma árvore.

Essa ferramenta permite que pessoas ou empresas comparem possíveis ações com base no que é registrado em sua estrutura e, dessa forma, tomam conhecimento sobre custos e benefícios de cada escolha.

Para que serve a árvore de decisão em Machine Learning?

No contexto de Machine Learning (em português: Aprendizagem de Máquina), a árvore de decisão pode realizar uma série de tarefas, pois sua capacidade em representar visualmente os processos de decisão a torna eficiente em diversas aplicações, incluindo:

Classificação: para rotular dados em categorias de “sim” ou “não”, “bom” ou “ruim”. Por exemplo: identificar spams em uma caixa de e-mail até “possíveis” e “não possíveis” clientes para uma empresa.

Regressão: para prever valores em um intervalo contínuo, como o valor de um produto em determinado mês ou o valor de uma casa com base em suas características, por exemplo.

Quando usar árvore de decisão

De modo geral, essa ferramenta pode ser utilizada para tomadas de decisão que envolvam diferentes alternativas ou incertezas. Ela pode ser usada, por exemplo, para elaborar planos de ação, analisar riscos e benefícios, comparar cenários e até diagnosticar doenças. Além disso, ela também pode ser uma boa escolha para outras aplicações como:

Planejamento de produto: para identificar as principais características de um produto para ele ser considerado bom aos olhos dos clientes.

Decisões comerciais gerais: para orientar estratégias empresariais, como valores, marketing e vendas.

Design de software: para estabelecer caminhos lógicos no desenvolvimento de interfaces ou sistemas de recomendação.

Aprovação de empréstimo: para analisar critérios de concessão e determinar se um cliente é elegível para o empréstimo.

Decisões pessoais: para guiar certas escolhas na vida cotidiana como optar por uma universidade, um curso de graduação e até decisões sobre relacionamentos.

Vantagens e desvantagens da árvore de decisão

Apesar de funcional em diversas áreas, essa ferramenta de decisão não pode ser usada em todas as situações. Entender as suas nuances é crucial para saber quais resultados você pode obter. Confira algumas das vantagens e desvantagens dela:

• Vantagens

Facilidade de entendimento;

Versatilidade;

Redimensionamento;

Ótima ferramenta para escolhas.

• Desvantagens

A não generalização de novos ajustes;

Complexidade;

Imprecisão;

Lentidão para conjuntos enormes de dados.

Símbolos utilizados para compor uma árvore de decisão

Fonte: Freepik

Assim como os galhos, as folhas e os frutos que compõem uma árvore comum, a de decisão não é diferente. Em sua estrutura, todas são comumente divididas em três partes ou nós, que são:

– Nó de decisão (normalmente representado por um ⬛): significa uma decisão a ser tomada.

– Nó de probabilidade (normalmente representado por um ⚫): caracteriza a probabilidade de uma decisão levar a um determinado resultado.

– Nó de desfecho (normalmente representado por um🔺): simboliza o resultado de uma escolha.

Ao conectar esses nós, irão se formar as chamadas “ramificações”, que, por sua vez, vão determinar as possíveis ações e resultados. Mas como você pode criar a sua? É muito simples:

1º – Comece com uma decisão principal: identifique o objetivo principal da análise e, a partir dele, comece a desenhar as ramificações.

2º – Adicione nós de probabilidade e de decisão: comece a expandir as ramificações com diferentes nós para representar suas soluções ou possíveis resultados.

3º – Continue a expandir até que cada linha atinja um desfecho: desenvolva sua árvore com base nas diferentes variáveis para chegar a um possível término – quando não há resultados ou escolhas para considerar.

Exemplo de análise de árvore de decisão

Imagine que você deseja fazer uma transição de carreira, esse objetivo será o ponto inicial na árvore de decisão. Para chegar a alguma conclusão sobre essa meta, primeiro você precisará identificar alguns pontos, como: habilidades e interesses; setores promissores; quanto tempo você tem para fazer a transição e analisar seu orçamento.

Ao final, depois de avaliar todas as possibilidades, você consegue chegar a um desfecho. Por exemplo: ao identificar suas habilidades, você pôde perceber a compatibilidade com a área de programação; ao investigar setores promissores no mercado, você sentiu interesse pela ciência de dados; e sobre o tempo e o orçamento para administrar essa transição, você viu que seria viável fazer um curso online para auxiliar nesse desafio.

Resolva problemas através das árvores de decisão!

As árvores de decisão são um poderoso algoritmo de Machine Learning que podem ser usadas para diferentes tarefas e aplicações. E o melhor: são fáceis de entender e interpretar. Inclusive, elas são apenas um dos vários conhecimentos que você pode aprender no curso Profissão: Cientista de Dados da EBAC, o qual pode ajudá-lo a se preparar para o mercado de trabalho. Por isso, se você deseja dominar ferramentas para tomar decisões mais eficazes e garantir seu sucesso profissional, confira o nosso curso!

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