DecicionTree.jl é um pacote CART (Árvore de Classificação e Regressão) na linguagem de programação de aprendizado de máquina Julia. Vários passos como carregar dados, segregar dados em treinamento e teste, e construir um modelo são muito fáceis de implementar usando este pacote em Julia. Não há necessidade de transpor dados, pois o DecisionTree.jl não requer isso. Basta uma declaração de duas linhas para construir o modelo, fornecendo alguns argumentos (por exemplo, profundidade, número mínimo de amostras na folha, número mínimo de amostras na divisão, etc.) conforme a necessidade do usuário. Este pacote economiza muito tempo e dinheiro para problemas de regressão e classificação em comparação com a criação de um modelo de árvore de decisão de aprendizado de máquina do zero. Usamos o decisionTree.jl para um cliente de varejo para construir um modelo para classificar dados de clientes potenciais e conseguimos alcançar cerca de 70% de precisão, o que é considerado uma precisão muito boa.

Participou de uma das sessões sobre Julia AI e decision tree.jl e achou isso perspicaz e útil. Sua capacidade de converter o problema em um modelo funcional foi incrível.

Seu suporte para testes de Classificação e regressão, alimentado pela linguagem de alto desempenho Julia