📊 Mineração de Dados: Abordagem Simbólica e Classificadores

O texto apresenta uma introdução abrangente à área de Mineração de Dados (Data Mining), com foco particular na abordagem simbólica e suas técnicas. Inicialmente, discute como a evolução tecnológica e o aumento no volume de dados impulsionaram a necessidade de novos métodos para exploração de conjuntos de dados, destacando os algoritmos classificadores. Em seguida, são detalhadas as formas de análise simbólica e os tipos de agregação de dados—temporal e contemporânea—e o conceito de dados composicionais. Por fim, o material explora os tipos de classificadores (supervisionado e não-supervisionado) e os critérios de avaliação de modelos, como a matriz de confusão e medidas de regressão, culminando na explicação do método da Árvore de Decisão e do algoritmo ID3, que utiliza os conceitos de entropia e ganho de informação para sua construção.