Algoritmos Clássicos

Árvores de decisão dividem os dados repetidamente em subconjuntos mais homogêneos, criando uma estrutura de regras fácil de interpretar.

Algoritmos de agrupamento como o k-means particionam os dados em k grupos, minimizando a distância entre os pontos de um mesmo grupo.

Escolha do Algoritmo

A escolha do algoritmo depende do tipo de problema (classificação, regressão, agrupamento), do volume de dados disponível e da necessidade de interpretabilidade do modelo.

Em geral, testa-se mais de um algoritmo e compara-se o desempenho antes de decidir qual será usado em produção.

Não existe um algoritmo universalmente melhor: o desempenho varia conforme as características específicas de cada conjunto de dados — princípio conhecido como "no free lunch".

Por isso a experimentação e a validação cuidadosa fazem parte essencial de qualquer projeto de mineração de dados.