Árvore de Decisão em Ensemble
Métodos de árvore de decisão em ensemble treinam múltiplas árvores de decisão e combinam suas saídas para produzir predições mais precisas e estáveis do que qualquer árvore individual. Cobrindo estratégias como bagging, subamostragem aleatória e votação, são algumas das técnicas prontas para uso mais eficazes para tarefas de classificação e regressão em dados tabulares.
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Fontes
- Dietterich, T. G. (2000). Ensemble methods in machine learning. In Multiple Classifier Systems, Lecture Notes in Computer Science, vol. 1857, pp. 1–15. Springer, Berlin, Heidelberg. DOI: 10.1007/3-540-45014-9_1 ↗
- Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine Learning, 24(2), 123–140. DOI: 10.1007/BF00058655 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Decision Tree (Combined Decision Tree Classifiers and Regressors). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/ensemble-decision-tree
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