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Árvore de Decisão Regularizada

Uma árvore de decisão regularizada é um modelo de árvore de decisão cuja complexidade é intencionalmente limitada através de poda, restrições de profundidade ou termos de penalidade para prevenir o sobreajuste. Enraizada no framework CART de Breiman et al. (1984), a regularização converte o procedimento ganancioso de crescimento da árvore em um trade-off viés-variância, gerando modelos que generalizam melhor para dados não vistos do que árvores totalmente desenvolvidas.

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Fontes

  1. Breiman, L., Friedman, J., Olshen, R., & Stone, C. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth. ISBN: 978-0-412-04841-8
  2. Esposito, F., Malerba, D., & Semeraro, G. (1997). A comparative analysis of methods for pruning decision trees. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19(5), 476–491. DOI: 10.1109/34.589207

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Decision Tree (Pruned and Constrained CART). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/regularized-decision-tree

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Referenciado por

ScholarGateRegularized Decision Tree (Regularized Decision Tree (Pruned and Constrained CART)). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/machine-learning/regularized-decision-tree · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026