Árvores de decisão e florestas aleatórias
Classificadores baseados em regras e em conjuntos de modelos.
Árvores de decisão e florestas aleatórias é uma aula grátis de Data Science Academy no CoddyKit. Esta é a aula 3 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Data Science Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Data Science Academy inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
A Tree of Questions
A decision tree classifies by asking a chain of yes-or-no questions about your features until it reaches an answer. 🌳
Splits at Each Node
Every branch point is a split, a rule like is age above 30. The data flows left or right based on that test.
Leaves Hold the Answer
When no more useful questions remain, you hit a leaf. The class that dominates that leaf becomes the prediction.
Picking the Best Split
A tree chooses each split to make groups as pure as possible, measured by criteria like Gini impurity or entropy.
Easy to Read
One real strength is interpretability: you can follow the path of questions and explain exactly why a prediction was made.
Trees Love to Overfit
Left unchecked, a tree grows deep and memorizes the training data. That overfitting hurts accuracy on new, unseen rows.
Limit the Depth
You tame a tree by capping its growth with max_depth, trading a little training fit for far better generalization.
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=4)Many Trees Beat One
A random forest trains many trees and lets them vote. The crowd is far steadier than any single deep tree.
Each Tree Sees Less
For variety, each tree trains on a random sample of rows and a random subset of features. That diversity is the secret sauce.
Build a Forest
It is one line in scikit-learn. Set n_estimators to choose how many trees join the ensemble.
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)Free Feature Importances
A trained forest tells you which inputs mattered most through feature_importances_, a quick guide to what drives predictions.
model.feature_importances_Quick Check
Let's confirm why a forest improves on a single tree.
Recap
A decision tree asks questions down to a leaf; a random forest votes across many trees to cut overfitting. 🎯
Perguntas Frequentes
A aula “Árvores de decisão e florestas aleatórias” é grátis?
Sim — o texto completo de “Árvores de decisão e florestas aleatórias” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Data Science Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Data Science Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Árvores de decisão e florestas aleatórias”?
Classificadores baseados em regras e em conjuntos de modelos. Você pratica Data Science Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar Data Science Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. Data Science Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 3 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Árvores de decisão e florestas aleatórias”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de Data Science Academy?
Sim. Cada aula de Data Science Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Regressão logística para sim ou não
- Vizinhos mais próximos
- Árvores de decisão e florestas aleatórias
- Fundamentos do gradient boosting