Imaginando que temos uma base de dados inicial para treinamento e com base nela definimos a sequência mais indicada para a árvore de decisão.
Mas imaginando que com o passar do tempo o comportamento dos usuários muda, devemos reavaliar a árvore?
ou uma vez definida esta árvore deve ser seguida para sempre, pois isso seria muito difícil de mudar?
Olá Vitor, tudo bem?
A árvore de decisão não deve ser encarada como algo fixo para sempre. De fato, se os dados mudam com o tempo, o que chamamos de "drift de conceito", é importante reavaliar e possivelmente reclassificar sua árvore de decisão.
O comportamento dos usuários e as condições do ambiente podem mudar, e isso pode afetar a precisão do seu modelo. Portanto, é uma boa prática monitorar o desempenho do seu modelo ao longo do tempo. Se você perceber que a precisão está diminuindo, pode ser necessário atualizar seu modelo com novos dados que reflitam as mudanças.
Um exemplo seria um modelo de recomendação de produtos. Se as preferências dos consumidores mudam com o tempo, continuar usando um modelo treinado com dados antigos pode levar a recomendações menos relevantes. Nesse caso, re-treinar o modelo com dados mais recentes ajudaria a manter sua eficácia.
Espero ter ajudado e bons estudos!
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