• joel

• Rodrigo Moreira

• Camila Epprechet

• Alvaro Veiga

árvores de decisão, regressão com transição suave, teste do tipo multiplicadores de Lagrange.

As Árvores de Classificação e Regressão compõem um conjunto de métodos de particionamento recursivo que geram regras de decisão para problemas de classificação e regressão que podem ser facilmente interpretadas. Algoritmos como o CHAID, CART, QUEST e C4.5, dentre outros, popularizaram estes métodos em várias comunidades científicas.

O grande poder preditivo destes métodos foi comprovado nas tradicionais competições KDD nas quais diversas metodologias exploratórias de dados concorrem para extração de conhecimento em diferentes bases de dados.

• Bayesian Generalized Tree Models
• Model Trees for Rainfall-runoff modelling
• Tree Structured Smooth Transition Regression
• CART aplicado a Dados Espaciais com uso de GLM
• Comparação Regressão Logística x Árvore de Decisão
• Aplicação do CART na Área Médica

Star-Tree

Tree-Based Models Quick-R

• Translate matlab code to R code
• Self Starter functions to give initial values
• Use STR as inputs to Random Forests (Regression Problems)
• Bagging STR

[1996, book]

Ripley, B. D. (1996). Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge: Cambridge University Press.