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ULBRA – UNIVERSIDADE LUTERANA DO RASIL
CURSO DE ADMINITRAÇÃO
DICIPLINA: EVOLUÇÃO DO PENSAMENTO ADMINISTRATIVO II

TAMARA DUTRA COIMBRA
ONILTO DOS SANTOS JUNIOR
RAPHAEL SODRÉ
GUILHERME RIBEIRO

TEMA: ÁRVORE DE DECISÃO

GUAÍBA
2012/02

APRENDIZADO POR ÁRVORE DE DECISÃO

Árvores de decisão são ferramentas que podem ser utilizadas para dar ao agente a capacidade de aprender, bem como para tomar decisões. A idéia de aprendizado é que os perceptors (elementos do agente que percebem o mundo) não sejam usado apenas para agir, mas também para aumentar a capacidade do agente de agir no futuro.

O aprendizado ocorre na medida que o agente observa suas interações com o mundo e seu processo interno de tomada de decisões. Aprendizado de árvores de decisão é um exemplo de aprendizado indutivo: Cria uma hipótese baseada em instâncias particulares que gera conclusões gerais.

É uma estrutura muito usada na implementação de sistemas especialistas e em problemas de classificação. As árvores de decisão tomam como entrada uma situação descrita por um conjunto de atributos e retorna uma decisão, que é o valor predizido para o valor de entrada. Os atributos de entrada podem ser discretos ou contínuos.

Para os exemplos tratados, serão considerados apenas valores discretos.

A árvore de decisão chega a sua decisão pela execução de uma seqüência de testes.

Cada nó interno da árvore corresponde a um teste do valor de uma das propriedades, e os ramos deste nó são identificados com os possíveis valores do teste. Cada nó folha da árvore especifica o valor de retorno se a folha for atingida.

Para melhor compreender o funcionamento de uma árvore de decisão, vamos considerar o exemplo da Figura 1. Considera-se o problema de esperar para jantar em um restaurante. O objetivo é aprender a definição para DeveEsperar. Para qualquer problema de árvore de decisão, deve-se inicialmente definir