Modelos de Árvore

Esse planeta é onde você descobre como os modelos de árvore transformam decisões em ramificações lógicas que explicam e predizem o mundo real. Começamos entendendo como interpretar uma árvore e os métodos de seleção de variáveis, como Qui-Quadrado, Gini e Entropia. Depois, colocamos a mão na massa, construindo árvores manualmente e no R, explorando conceitos de overfitting, particionamento de dados e cross-validation. Evoluímos para modelos mais robustos, como Random Forest e XGBoost, entendendo seus hiperparâmetros e a lógica por trás do ganho de desempenho. Para fechar, aplicamos tudo no Python, construindo e otimizando árvores de decisão, florestas e gradient boosting com Scikit-Learn, sempre conectando a prática ao negócio e ao desafio de prever o futuro. É o planeta onde a simplicidade da árvore encontra a força dos ensembles, formando a base de muitos algoritmos modernos de machine learning.