Aprendizado de máquina voltado para mineração de dados : árvores de decisão

Abstract

Mineração de Dados e uma área que vem crescendo rapidamente nos últimos anos, devido ao crescimento do volume de dados gerado e a necessidade do mercado por ferramentas que sejam capazes de identificar e extrair conhecimento destes grandes repositórios de dados de forma automatizada. Grande parte deste avanço e oriundo de conceitos recebidos da área de Aprendizado de Maquina, principalmente no que se refere a métodos de Classificação, predição e analise de grupos com base em dados históricos. Este trabalho apresenta um estudo voltado para a aplicação de conceitos de Aprendizado de Maquina para Mineração de Dados em uma abordagem que utiliza Arvores de Decisão em processos de classificações supervisionadas. Soluções alcançadas por meio de Arvores de Decisão podem ser utilizadas para analises de níveis de importância das diferentes características utilizadas na construção do modelo. Para tanto, o modelo será submetido a uma fase de analise estatística com o propósito de verificar sua acurácia em diferentes contextos.