Q&A: Qual a relevância das árvores de decisão para o aprendizado de máquina?

Para que servem e quando devo aplicar as árvores de decisão em um aprendizado de máquina? – Giba

Olá Giba, as árvores de decisão são muito utilizadas como métodos de aprendizado de máquinas supervisionado, principalmente em tarefas de classificação e regressão.

Entretanto, é importante observar que elas são apenas mais um modelo ou ferramenta genérica de suporte à decisão, inclusive com representação através de flowcharts (na verdade ela é desenhada de cabeça para baixo com sua raiz no topo), e não são unicamente utilizados para AI/ML, como você provavelmente encontrará em muitas notícias e artigos na área, mas como mais um algoritmo genérico de Inteligência Artificial, uma vez que as árvores de decisão também podem ser vistas como modelos geradores de regras de indução ou decisão.

Justamente por esse fator, elas se tornam relevantes para ajudar na interpretabilidade de redes neurais.

Porém, especificamente no caso de deep learning (ML/DL), deve-se levar em conta a possibilidade de poda da árvore, diminuindo o overfitting e facilitando a visualização da lógica aprendida.