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Roberto Carlos da Silva - RA 2022116079 – 31/05/2023 PREDIÇÕES COM ÁRVORES DE DECISÃO PARA REGRESSÃO Pratique 3 VAMOS PRATICAR Um Engenheiro Mecânico é o profissional responsável pelo controle de qualidade de peças metálicas. Essas peças são produzidas em um torno mecânico, que opera com velocidade de rotação de 200 a 300 rpm. O principal cliente de uma empresa vem reclamando de problemas de alta rugosidade nas peças. Dessa forma, a equipe de produção planejou testar dois novos tipos de ferramentas de corte, A e B, e em cada uma dessas ferramentas verificar se um tratamento químico superficial das peças também poderia ajudar a diminuir a rugosidade superficial, medida em micrometros (μm). A equipe realizou alguns ensaios em que o tratamento químico foi codificado como S (sim, com tratamento) e N (não, sem tratamento). Ao final, ajustou uma árvore de decisão aos dados, exibida na figura a seguir: Com esse resultado, o Engenheiro Mecânico conseguiu chegar à conclusão de que precisava: qual a melhor combinação entre a velocidade do torno, a ferramenta a utilizar, e se o tratamento químico ajudava a reduzir a rugosidade superficial da peça. Vamos Praticar Agora que você já compreendeu as funções e os objetivos da construção de árvores de decisão para regressão e classificação. Vamos praticar sobre esse tema por meio da aplicação do conhecimento adquirido no estudo do caso proposto, respondendo às seguintes perguntas: 1. Quais são as variáveis estudadas e seus tipos? Variáveis avaliadas de velocidade de rotação, tratamento químico (se necessário o tratamento Sim ou Não), rugosidade superficial das peças. As variáveis são categóricas com exceção da velocidade de rotação, é uma variável quantitativa. 2. Quais são as variáveis de entrada e qual é a variável resposta? Variáveis de entrada velocidade de rotação, ferramenta e o tratamento químico, enquanto que variável de resposta é a rugosidade de superfície das peças. 3. Que variável de entrada a árvore de decisão considerou como a primeira mais importante? A primeira variável mais importante para a tomada de decisão sobre tratamento químico é a velocidade de rotação da ferramenta(rpm). 4. Que variável de entrada a árvore de decisão considerou como a segunda mais importante? A segunda variável de entrada mais importante, avaliada pela árvore de decisão, é o nível de rugosidade. 5. Essa árvore, como modelo preditivo, considerou relevante o efeito do tratamento químico superficial das peças? Sim, a variável de tratamento químico de superfície de peças como uma variável importante para reduzir a rugosidade superficial das peças. 6. Onde estão localizadas, na árvore construída, as estimativas para a qualidade da rugosidade superficial, medida em micrometros (μm)? Estimativas para a qualidade da rugosidade da superfície, estão localizadas nas folhas da árvore. 7. Quais as estimativas de rugosidade superficial para a utilização da ferramenta A à uma velocidade abaixo de 260 rpm e para a utilização da ferramenta B à uma velocidade maior do que 240 rpm? Para a utilização da ferramenta A à uma velocidade abaixo de 260 rpm, a rugosidade de superfície é de 3 μm. Para a utilização da ferramenta B a uma velocidade acima de 240 rpm, a rugosidade de superfície estimada é de 1 μm.
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