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projetos:modeltrees [2008/04/27 10:51]
joel
projetos:modeltrees [2008/11/07 19:24] (atual)
joel
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   *[[pessoais:​camila|Camila Epprechet]]   *[[pessoais:​camila|Camila Epprechet]]
 +  ​
 +  *[[pessoais:​taconeli|César Taconeli]]
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 +  *[[pessoais:​paulojus|Paulo Justiniano]]
  
   *[[pessoais:​alvaro|Alvaro Veiga]]   *[[pessoais:​alvaro|Alvaro Veiga]]
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 ===== Introdução ===== ===== Introdução =====
  
-Os modelos estruturados por árvores, também conhecidos como árvores ​de decisão, podem ser vistos como métodos ​não paramétricos  ​de regressão. O princípio destes modelos é o particionamento recursivo ​do espaço das variáveis ​e o ajuste de modelos simples ​em cada partição+As Árvores de Classificação e Regressão compõem um conjunto ​de métodos de particionamento recursivo ​que geram regras de decisão para problemas de classificação ​regressão que podem ser facilmente interpretadas. Algoritmos como CHAID, CART, QUEST e C4.5, dentre outros, popularizaram estes métodos ​em várias comunidades científicas.
  
-Devido a fácil interpretação gerada por este modelo seu uso tornou-se comum em diferentes ​áreas como: medicina diagnósticaescoragem  ​de crédito ​classificação de populações.+O grande poder preditivo destes métodos foi comprovado nas tradicionais competições KDD nas quais diversas metodologias exploratórias de dados concorrem para extração de conhecimento ​em diferentes ​bases. Mais recentementemétodos ​de boosting ​bagging potencializaram ainda mais o uso destes métodos.
  
-Quando a variável resposta é uma classe, estes modelos são denominados árvores de classificação e quando ela é contínua, são chamados árvores de regressão. 
- 
-Muitos algoritmos foram desenvolvidos para realizar o particionamento recursivo, dentre eles: CHAID, CART, QUEST, C4.5,... 
- 
-Uma das desvantagens destes algoritmos é a instabilidade do modelo final. Pequenas mudanças na base de dados pode gerar diferentes modelos. Por este motivo, são adotadas saídas como Bagging e Boosting para problemas que a finalidade é preditiva. 
  
 ==== Artigos ==== ==== Artigos ====
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    * {{projetos:​modeltree:​a-comparison-of-logistic.pdf|Comparação Regressão Logística x Árvore de Decisão}}    * {{projetos:​modeltree:​a-comparison-of-logistic.pdf|Comparação Regressão Logística x Árvore de Decisão}}
    * {{projetos:​modeltree:​cart_area_medica.pdf|Aplicação do CART na Área Médica}}    * {{projetos:​modeltree:​cart_area_medica.pdf|Aplicação do CART na Área Médica}}
 +==== Trabalhos Acadêmicos ====
  
-==== Programas ​====+ 
 +{{:​projetos:​modeltrees:​tese_bernardo_v10.doc|Dissertação de Mestrado de Bernardo Spindel}} 
 + 
 +{{:​projetos:​modeltrees:​tesecesartaconeli.pdf|Tese de Doutorado de César Taconeli}} 
 + 
 +{{:​pessoais:​dissertacao_rm.pdf|Dissertação de Mestrado de Rodrigo Moreira}} 
 + 
 +==== Recursos Computacionais ​====
 {{projetos:​modeltrees:​treestar1.zip|Star-Tree}} {{projetos:​modeltrees:​treestar1.zip|Star-Tree}}
 +
 +<​code>​
 +require(rpart)
 +z.auto <- rpart(Mileage ~ Weight, car.test.frame)
 +post(z.auto,​ file = ""​) ​  # display tree on active device
 +   # now construct postscript version on file "​pretty.ps"​
 +   # with no title
 +post(z.auto,​ file = "​pretty.ps",​ title = " ")
 +z.hp <- rpart(Mileage ~ Weight + HP, car.test.frame)
 +post(z.hp)
 +</​code>​
 +==== Conjuntos de Dados ====
 +
 +=== Classificação de solos segundo atributos químicos ===
 +{{:​projetos:​modeltrees:​guilhermecluster.rnw|Analise de Cluster + Arvores de Classificação - Guilherme Brenner}}
 +{{:​projetos:​modeltrees:​quimicos_c1.txt|Atributos Químicos de Solos}}
 +{{:​projetos:​modeltrees:​quimicos_c2.txt|Atributos Químicos de Solos}}
 + 
 +=== Identificação de Fatores de Risco para Hipertensão===
 +
 +<​code>​
 +dados<​-read.csv2('​http://​www.leg.ufpr.br/​~joel/​dados/​hiipertensao.csv',​na.strings=""​)
 +</​code>​
 +
 +{{projetos:​dados_hipertenso.txt|Banco de Dados - Hipertensão}}
 +
 +{{pessoais:​tinetoon:​nomesvariaveis.xls|Nome das Variáveis - Hipertensão}}
  
 ==== Links de Interesse ==== ==== Links de Interesse ====
Linha 66: Linha 100:
 } }
 </​bibtex>​ </​bibtex>​
- 

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