Análise comparativa entre árvores de decisão e redes neurais em um problema de classificação binária

por Enzo G. Santos, Lucas M. Ferreira

Resumo

Esse artigo faz parte da avaliação final da disciplina de Inteligência Artificial e tem como objetivo comparar dois algoritmos de classificação: árvores de decisão e redes neurais utilizando multi-layer perceptrons. O problema de classificação escolhido envolve definir se um indivíduo possui diabetes em um estágio inicial por meio de atributos como idade e perda de peso. Cada algoritmo foi aplicado sobre a base de dados e analisadas métricas que incluem a acurácia e a matriz de confusão da classificação. Por fim, as métricas são comparadas e escolhe-se o melhor algoritmo para a tarefa.

Implementação

Todo o código-fonte usado para gerar os resultados e figuras no artigo estão na pasta code. Os cálculos de métricas são rodados dentro de notebooks Jupyter. A base de dados utilizada nesse estudo está disponibilizada em data.

Obtendo o código

É possível baixar uma cópia de todos os arquivos nesse repositório clonando o seu repositório git:

git clone https://github.com/enzo-santos/dt-nn-comparison.git

Reproduzindo os resultados

Para explorar os resultados do código, é possível executar os notebooks Jupyter individualmente. Para fazer isso, é preciso primeiro iniciar o servidor do Jupyter Notebook indo no diretório raiz do repositório e executando

jupyter notebook

Isso irá iniciar o servidor e abrir o navegador padrão na interface do Jupyter. Nessa página, é possível ir para a pasta code/notebooks e selecionar o notebook que você deseja ver/executar.

Cada notebook é dividido em células (algumas possuem texto enquanto outras possuem código). Cada célula pode ser executada usando Shift + Enter. Executar células de texto formata o texto contido nelas e executar células de código roda o código contido nelas e produz a sua saída. Para executar o notebook inteiro, execute todas as células em ordem.