SCC0173 - Mineração de Dados Biológicos (2017)

Árvores podem também ser aplicadas em problemas de regressão local (http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeRegressor.html).

* Treine uma árvore de regressão sobre a base de dados regressao_treino.csv e teste-a em regressao_teste.csv (ou seja, as mesmas bases de dados utilizadas para a pŕatica do kNN).

* Teste 3 valores diferentes para min_samples_split, min_samples_leaf e max_depth (27 combinações possíveis no total).

* Gere scatter plots contendo os dados de regressao_teste.csv e gráficos de linhas para as árvores obtidas sobre regressao_teste.csv.

* Avalie os resultados obtidos com a medida mean_squared_error e aponte a melhor configuração de parâmetros.

* Por fim, discuta brevemente sobre os resultados obtidos e as possíveis vantagens e desvantagens de se utilizar árvores em problemas de regressão.