(window.webpackJsonp=window.webpackJsonp||[]).push([[23],{213:function(a,e,o){"use strict";o.r(e);var r=o(0),t=Object(r.a)({},(function(){var a=this,e=a.$createElement,o=a._self._c||e;return o("ContentSlotsDistributor",{attrs:{"slot-key":a.$parent.slotKey}},[o("h1",{attrs:{id:"gradient-boosted-tree"}},[a._v("Gradient Boosted Tree")]),a._v(" "),o("p",[a._v("A operação Gradient-Boosted Trees (GBT) possui como objetivo criar um modelo baseado em "),o("em",[a._v("ensembles")]),a._v(" de "),o("RouterLink",{attrs:{to:"/pt-br/spark/aprendizado-de-maquina/classificacao-arvore-de-decisao.html"}},[a._v("Árvores de decisão")]),a._v(". Para isso, o GBT iterativamente treina (a partir de uma base de dados de entrada) um conjunto de árvores de decisão minimizando uma dada função de perda. A ideia do GBT é criar vários modelos (de árvore de decisão) considerados mais simples (ou fracos) a fim de criar um modelo mais poderoso e robusto, por combinar resultados desses vários modelos fracos. Atualmente, somente suporta problemas de classificação multi-classe (i.e., com mais de duas classes) caso seja realizada classificação um-contra-todos.")],1),a._v(" "),o("h3",{attrs:{id:"conectores"}},[a._v("Conectores")]),a._v(" "),o("table",[o("thead",[o("tr",[o("th",[a._v("Entrada")]),a._v(" "),o("th",[a._v("Saída")])])]),a._v(" "),o("tbody",[o("tr",[o("td",[a._v("Dados utilizados para treinar o modelo")]),a._v(" "),o("td",[a._v("Dados de saída e Modelo do algoritmo de classificação")])])])]),a._v(" "),o("h3",{attrs:{id:"tarefa"}},[a._v("Tarefa")]),a._v(" "),o("p",[a._v("Nome da Tarefa")]),a._v(" "),o("h3",{attrs:{id:"aba-execucao"}},[a._v("Aba Execução")]),a._v(" "),o("table",[o("thead",[o("tr",[o("th",[a._v("Parâmetro")]),a._v(" "),o("th",[a._v("Detalhe")])])]),a._v(" "),o("tbody",[o("tr",[o("td",[o("strong",[a._v("Atributo(s) previsor(es)")])]),a._v(" "),o("td",[a._v("Atributo(s) que será(ão) usado(s) para treinamento")])]),a._v(" "),o("tr",[o("td",[o("strong",[a._v("Atributo com o rótulo")])]),a._v(" "),o("td",[a._v("Atributo a ser classificado")])]),a._v(" "),o("tr",[o("td",[o("strong",[a._v("Atributos com a predição")])]),a._v(" "),o("td",[a._v("Atributo contendo a predição do modelo")])]),a._v(" "),o("tr",[o("td",[o("strong",[a._v("Pesos")])]),a._v(" "),o("td",[a._v("Pesos do algoritmo em um ensemble")])]),a._v(" "),o("tr",[o("td",[o("strong",[a._v("Manter identificadores dos nós em cache")])]),a._v(" "),o("td",[a._v("Se selecionado, o algoritmo evita passar o modelo atual para os executores da próxima iteração")])]),a._v(" "),o("tr",[o("td",[o("strong",[a._v("Intervalo para checkpoint (cache)")])]),a._v(" "),o("td",[a._v("Frequência com a qual fazer checkpoints")])]),a._v(" "),o("tr",[o("td",[o("strong",[a._v("Tipo de perda")])]),a._v(" "),o("td",[a._v("Função de perda a ser minimizada. Atualmente, somente a função logística está disponível para esta operação")])]),a._v(" "),o("tr",[o("td",[o("strong",[a._v("No. máximo de bins")])]),a._v(" "),o("td",[a._v("Número de bins utilizados quando discretizando uma variável contínua")])]),a._v(" "),o("tr",[o("td",[o("strong",[a._v("Profundidade máxima")])]),a._v(" "),o("td",[a._v("Profundidade máxima permitida nas árvores de decisão")])]),a._v(" "),o("tr",[o("td",[o("strong",[a._v("Taxa de subamostragem")])]),a._v(" "),o("td",[a._v("Fração do conjunto de dados que será passado para cada árvore")])]),a._v(" "),o("tr",[o("td",[o("strong",[a._v("Iterações máximas")])]),a._v(" "),o("td",[a._v("O número máximo de iterações do algoritmo boosting")])]),a._v(" "),o("tr",[o("td",[o("strong",[a._v("Ganho mínimo de informação")])]),a._v(" "),o("td",[a._v("Mínimo de information gain para que haja a utilização de uma feature na divisão de um nó")])]),a._v(" "),o("tr",[o("td",[o("strong",[a._v("Mínimo de instâncias por nó")])]),a._v(" "),o("td",[a._v("O número mínimo de instâncias (exemplos) que precisam estar em um nó folha de cada árvore. O seu valor padrão é 1")])]),a._v(" "),o("tr",[o("td",[o("strong",[a._v("Tamanho do passo")])]),a._v(" "),o("td",[a._v("Tamanho do passo a ser utilizado em cada iteração do GBT")])]),a._v(" "),o("tr",[o("td",[o("strong",[a._v("Métrica para validação cruzada")])]),a._v(" "),o("td",[a._v("Define a métrica utilizada dentro da validação cruzada (se aplicável) para avaliar o modelo de classificação dentro das k partições")])]),a._v(" "),o("tr",[o("td",[o("strong",[a._v("Atributo com o número da partição (fold)")])]),a._v(" "),o("td",[a._v("Define o atributo a ter o número da partição para realizar uma validação cruzada (se aplicável)")])]),a._v(" "),o("tr",[o("td",[o("strong",[a._v("Usar classificação um-contra-todos (one-vs-rest)")])]),a._v(" "),o("td",[a._v("Se selecionado, o algoritmo realizará classificação um-contra-todos ao invés de classificação tradicional (neste caso, binária)")])])])]),a._v(" "),o("p",[o("RouterLink",{attrs:{to:"/pt-br/spark/documentacao-geral/aba-aparencia.html"}},[a._v("Aba Aparência")])],1),a._v(" "),o("p",[o("RouterLink",{attrs:{to:"/pt-br/spark/documentacao-geral/aba-resultados.html"}},[a._v("Aba Resultados")])],1),a._v(" "),o("h2",{attrs:{id:"exemplo-de-utilizacao"}},[a._v("Exemplo de Utilização")]),a._v(" "),o("p",[o("strong",[a._v("Objetivo:")]),a._v(" Utilizar o modelo do Gradient Boosted Tree (GBT) para classificar se uma pessoa possui ou não a doença diabetes."),o("br"),a._v(" "),o("strong",[a._v("Base de Dados:")]),a._v(" "),o("RouterLink",{attrs:{to:"/pt-br/spark/base-de-dados/#pima-indians-diabetes"}},[a._v("Pima Indians Diabetes")])],1),a._v(" "),o("p",[o("img",{attrs:{src:"/img/spark/aprendizado_de_maquina/classificacao_gradient_boosted_tree/image5.png",alt:"Fluxo de trabalho - Ler dados"}})]),a._v(" "),o("ol",[o("li",[o("p",[a._v("Leia a base de dados por meio da operação "),o("RouterLink",{attrs:{to:"/pt-br/spark/entrada-e-saida/ler-dados.html"}},[a._v("Ler dados")]),a._v(".")],1)]),a._v(" "),o("li",[o("p",[a._v("Utilize a operação "),o("RouterLink",{attrs:{to:"/pt-br/spark/pre-processamento-de-dados/amostragem-divisao-percentual.html"}},[a._v("Divisão percentual")]),a._v(" para dividir a base de dados em treino e teste. No parâmetro "),o("strong",[a._v("Percentual")]),a._v(", calibre-o utilizando 50% dos dados para treinar (1.ª parte) e 50% para testar (2.ª parte).")],1)]),a._v(" "),o("li",[o("p",[a._v("Na operação "),o("strong",[a._v("Gradient Boosted Tree")]),a._v(", selecione "),o("em",[a._v("“Age”")]),a._v(", "),o("em",[a._v("“BMI")]),a._v("”, "),o("em",[a._v("“BloodPressure”")]),a._v(", "),o("em",[a._v("“DiabetesPedigreeFunction”")]),a._v(", "),o("em",[a._v("“Glucose”")]),a._v(", "),o("em",[a._v("“Insulin”")]),a._v(", "),o("em",[a._v("“Pregnancies”")]),a._v(" e "),o("em",[a._v("“SkinThickness”")]),a._v(" no campo "),o("strong",[a._v("Atributo(s) previsor(es)")]),a._v(". Selecione "),o("em",[a._v("“class”")]),a._v(" no campo "),o("strong",[a._v("Atributo com o rótulo")]),a._v(" e preencha "),o("em",[a._v("“resultado”")]),a._v(" no campo "),o("strong",[a._v("Atributo com a predição (novo)")]),a._v(". Deixe os demais parâmetros inalterados."),o("br"),a._v(" "),o("img",{attrs:{src:"/img/spark/aprendizado_de_maquina/classificacao_gradient_boosted_tree/image4.png",alt:"Formulário Gradient Boosted Tree - parte 1"}}),a._v(" "),o("img",{attrs:{src:"/img/spark/aprendizado_de_maquina/classificacao_gradient_boosted_tree/image2.png",alt:"Formulário Gradient Boosted Tree - parte 2"}})])]),a._v(" "),o("li",[o("p",[a._v("Na operação "),o("RouterLink",{attrs:{to:"/pt-br/spark/modelo-e-avaliacao/aplicar-modelo.html"}},[a._v("Aplicar Modelo")]),a._v(", selecione "),o("em",[a._v("“Age”")]),a._v(", "),o("em",[a._v("“BMI")]),a._v("”, "),o("em",[a._v("“BloodPressure”")]),a._v(", "),o("em",[a._v("“DiabetesPedigreeFunction”")]),a._v(", "),o("em",[a._v("“Glucose”")]),a._v(", "),o("em",[a._v("“Insulin”")]),a._v(", "),o("em",[a._v("“Pregnancies”")]),a._v(" e "),o("em",[a._v("“SkinThickness”")]),a._v(" no campo "),o("strong",[a._v("Atributo(s) previsor(es)")]),a._v(" e preencha "),o("em",[a._v("“resultado”")]),a._v(" no campo "),o("strong",[a._v("Nome do novo atributo (herdado do modelo)")]),a._v(".")],1)]),a._v(" "),o("li",[o("p",[a._v("Na operação "),o("RouterLink",{attrs:{to:"/pt-br/spark/modelo-e-avaliacao/avaliar-modelo.html"}},[a._v("Avaliar Modelo")]),a._v(", selecione "),o("em",[a._v("“resultado”")]),a._v(" no campo "),o("strong",[a._v("Atributo usado para predição")]),a._v(". Selecione "),o("em",[a._v("“class”")]),a._v(" no campo "),o("strong",[a._v("Atributo usado como label")]),a._v(" e a métrica "),o("em",[a._v("“F1”")]),a._v(" como "),o("strong",[a._v("Métrica para avaliação")]),a._v(".")],1)]),a._v(" "),o("li",[o("p",[a._v("Execute o fluxo e visualize o resultado, i.e., a matriz de confusão gerada para as predições do modelo de árvore de decisão e, consequentemente, a tabela representando as métricas de classificação (derivadas da matriz de confusão)."),o("br"),a._v(" "),o("img",{attrs:{src:"/img/spark/aprendizado_de_maquina/classificacao_gradient_boosted_tree/image3.png",alt:"Resultado - Gŕafico"}}),o("br"),a._v(" "),o("img",{attrs:{src:"/img/spark/aprendizado_de_maquina/classificacao_gradient_boosted_tree/image1.png",alt:"Resultado - Tabela"}})])])]),a._v(" "),o("hr"),a._v(" "),o("p",[a._v("Dúvidas e/ou sugestões envie um e-mail para suporte@lemonade.org.br")])])}),[],!1,null,null,null);e.default=t.exports}}]);