Uma Ideia Expandida sobre Árvores de Decisão

As árvores de decisão têm sido amplamente reconhecidas como uma metodologia de mineração de dados e aprendizado de máquina que recebe um conjunto de valores de atributos como entrada e gera uma decisão booleano como saída. Neste artigo, realizei dois experimentos para demonstrar que a teoria fundamental das árvores de decisão pode ser estendida para ir além de decisões booleanas. No primeiro experimento, o algoritmo da árvore de decisão é estendido para ser capaz de tomar decisões em três caminhos. Da mesma forma, no segundo experimento, o algoritmo da árvore de decisão é estendido para ser capaz de tomar decisões em quatro caminhos. Como resultado, chega-se à conclusão de que esta ideia expandida sobre árvores de decisão pode ser generalizada para fazer decisões em n caminhos.