Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Árvores de Decisão Clássicas
Estruturas em árvore fundamentais que utilizam regras de decisão para particionar o espaço de características.
Random Forest
Método de ensemble baseado em bagging que combina múltiplas árvores de decisão treinadas em subamostras aleatórias.
Máquinas de Aumento de Gradiente
Técnica de conjunto sequencial que constrói aprendizes fracos para corrigir os erros dos modelos anteriores.
XGBoost
Implementação otimizada de gradient boosting com regularização e paralelização para desempenho máximo.
LightGBM
Framework de gradient boosting utilizando o crescimento por folha e amostragem por histograma para velocidade.
CatBoost
Algoritmo de gradient boosting especializado no tratamento automático de variáveis categóricas.
AdaBoost
Método de boosting adaptativo que pondera exemplos difíceis para melhorar iterativamente o desempenho.
Bagging
Técnica de Agregação Bootstrap que combina múltiplos modelos treinados em diferentes amostras bootstrap.
Extra Trees
Árvores Extremamente Aleatórias usando limiares de divisão aleatórios para reduzir a variância e acelerar o treinamento.
Stacking
Método de ensemble que combina as previsões de múltiplos modelos através de um meta-modelo que aprende a ponderá-los.
Técnicas de Poda
Métodos para reduzir a complexidade das árvores para evitar o sobreajuste e melhorar a generalização.
Árvores CART
Árvores de Classificação e Regressão utilizando o índice de Gini para classificação e o erro quadrático para regressão.
Árvores ID3 e C4.5
Algoritmos históricos baseados no ganho de informação e na razão de ganho para construir árvores de decisão.
Importância de Atributos em Árvores
Métodos de avaliação da importância das variáveis baseados na redução de impureza ou na permutação.
Isolation Forest
Algoritmo de detecção de anomalias que utiliza árvores aleatórias para isolar eficientemente observações anômalas.