Sistemas de Apoio à Decisão

Transcrição

1 Sistemas de Apoio à Decisão Processo de tomada de decisões baseia-se em informação toma em consideração objectivos toma em consideração conhecimento sobre o domínio. Modelar o processo de tomada de decisões (duas alternativas): consultar o gestor/perito e elaborar um modelo a partir dessa informação. construir um modelo a partir de dados

2 Problemas de decisão que vamos considerar Classificação A decisão é categórica, isto é escolhemos uma de um conjunto finito de hipóteses. Ex. : decidir se se deve conceder ou não crédito a um cliente. Regressão A decisão é numérica. Ex. : decidir qual o valor de um determinado bem imobiliário

3 Objectivos destes modelos de decisão Previsão Os modelos podem ser usados para fazer previsões para observações futuras do mesmo domínio, para as quais a decisão não é conhecida. Compreensão Os modelos podem ajudar a compreender melhor o que tem mais impacto na decisão a tomar, isto é, quais os factores mais importantes para a tomada de decisão.

4 Elaboração de um modelo a partir de informação dada pelo decisor Por um processo moroso de entrevistas tentar obter o conhecimento usado pelo perito. Codificar esse conhecimento por um conjunto de regras de decisão. SE condições ENTÃO decisão Estas regras podem depois ser implementadas num sistema de apoio à tomada de decisão.

5 Um exemplo prático: decisão sobre concessão de crédito Regras obtidas do perito: Se o montante pedido é médio e o salário é baixo Então não conceder crédito Senão se o montante pedido é médio e o salário é normal Então conceder crédito Senão se o montante pedido é baixo Então conceder crédito Senão se o montante pedido é alto e cliente tem conta Então conceder crédito Senão se o montante pedido é alto e cliente não tem conta Então não conceder crédito Senão não conceder crédito

6 A implementação do modelo em R A instrução IF if (expressão) instruções else instruções Exemplo > montante <- "alto" > if (montante == "baixo") decisão <- "conceder" else decisão <- "não conceder" > decisão [1] "não conceder"

7 Um exemplo de um IF com várias instruções > montante <- "alto" > if (montante == "alto") { + decisão <- "conceder" + confiança <- "média" + } else { + decisão <- "conceder" + confiança <- "alta" + } > decisão [1] "conceder" > confiança [1] "média" Delimitadores de princípio e fim de grupo de instruções

8 > montante <- "alto" > if (montante == "baixo") decisão <- "conceder" else decisão <- "não conceder" > decisão [1] "não conceder > montante <- "baixo" > if (montante == "baixo") decisão <- "conceder" else decisão <- "não conceder" > decisão [1] "conceder > montante <- "médio" > if (montante == "baixo") decisão <- "conceder" else decisão <- "não conceder" > decisão [1] "não conceder" Pouco prático estar a escrever as instruções que implementam o modelo de decisão, sempre que se pretende uma decisão. Alternativa: Criar uma função que implemente o modelo de decisão

9 Uma função simples Objectivo: O modelo usado usa a informação sobre o montante para tomar a decisão. Fazer uma função que recebe como argumento o valor do montante e dá como resultado a decisão. > crédito <- function(montante) { + if (montante == 'baixo') decisão <- 'conceder' else decisão <- 'não conceder' + decisão + } > crédito('alto') [1] "não conceder" > crédito('médio') [1] "não conceder" > crédito('baixo') [1] "conceder" Valor que é retornado pela função como resultado da sua execução

10 Forma genérica de criar uma função NomeDaFunção <- function(parâmetros da função) { instrução de R instrução de R... instrução de R } Uma função é um objecto cujo conteúdo é um conjunto de instruções do R. Por isso se usa a instrução de atribuição ( <- ) para a sua criação. Podemos saber o conteúdo de qualquer função, como o de qualquer objecto do R: escrevendo o seu nome e carregando em Enter.

11 Criar uma função para o modelo de decisão mais complexo Se o montante pedido é médio e o salário é baixo Então não conceder crédito Senão se o montante pedido é médio e o salário é normal Então conceder crédito Senão se o montante pedido é baixo Então conceder crédito Senão se o montante pedido é alto e cliente tem conta Então conceder crédito Senão se o montante pedido é alto e cliente não tem conta Então não conceder crédito Senão não conceder crédito > crédito <- function(montante, salário, conta) { + if (montante=='médio' & salário=='baixo') + decisão <- 'não conceder' + else if (montante=='médio' & salário=='normal') + decisão <- 'conceder' + else if (montante=='baixo') + decisão <- 'conceder' + else if (montante=='alto' & conta=='sim') + decisão <- 'conceder' + else if (montante=='alto' & conta=='não') + decisão <- 'não conceder' + else decisão <- 'não conceder' + decisão + } > crédito('médio','normal','sim') [1] "conceder"

12 Utilização do nosso modelo de decisão Suponhamos que temos um data frame com uma série de clientes para os quais pretendemos tomar uma decisão de crédito: > clientes montante salário conta 1 médio baixo sim 2 alto normal não 3 baixo normal sim 4 médio alto não 5 alto alto sim Pretendemos usar a nossa função para tomar a decisão para estes clientes. Hipótese 1: > crédito(clientes[1,'montante'],clientes[1,'salário'],clientes[1,'conta']) [1] "não conceder" > crédito(clientes[2,'montante'],clientes[2,'salário'],clientes[2,'conta']) [1] "não conceder"

13 Esta hipótese é muito pouco prática. Especialmente se tivermos muitos clientes! O R tem uma instrução que nos permite repetir um conjunto de instruções várias vezes, fazendo variar (em cada repetição) valor de uma variável. Hipótese 2: > for(linha in 1:nrow(clientes)) { + decisão <- crédito(clientes[linha,'montante'],clientes[linha,'salário'],clientes[linha,'conta']) + cat('cliente n.',linha,' : ',decisão,'\n') + } Cliente n. 1 : não conceder Cliente n. 2 : não conceder Cliente n. 3 : conceder Cliente n. 4 : não conceder Cliente n. 5 : conceder O conjunto de instruções dentro das chavetas é repetido tantas vezes quantos os elementos do vector 1:nrow(clientes). Em cada repetição o valor da variável linha é diferente. Em concreto vai tomar como valores os elementos desse vector. 5 f i Parecido com a noção de somatório: ( ) i= 1