<jupyter_start><jupyter_text>Aprendizado Supervisionado Exercício 02 Atividade 01Finalize a construção da árvore de decisão a seguir. Utilize os conceitos de Entropia e Ganho de Informação vistos no tutorial de árvore de decisão.  Atividade 02Considere a base de dados a seguir:<jupyter_code>import pandas

data = pandas.read_csv('http://www.data2learning.com/machinelearning/datasets/base_dt.dat',
                   sep=",")

data<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>A base analisa algumas informações sobre clientes de um plano de saúde e analisa se eles atrasaram ou não o pagamento da mensalidade do plano. Deseja-se construir um modelo de predição baseado em árvore de decisão. O primeiro passo é determinar qual o atributo raiz da árvore de decisão. Calcule qual o melhor atributo para a raiz da árvore sabendo que que o Ganho de Informação (GI) do atributo Salário é 0.03 e o do atributo SuperiorCompleto é 0.152.  Atividade 03Para esta ativididade vamos trabalhar com a base de dígitos disponibilizada pelo scikit-learn.Detalhes da base podem ser econtrados [neste link](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pen-Based+Recognition+of+Handwritten+Digits).A tarefa é classificar um conjunto de imagens de acordo com o dígito que a imagem corresponde. As imagens foram coletadas a partir de dígitos escritos à mão. Tarefa:* Aplique o algoritmo de árvore de decisão e reporte o valor da acurácia * Aplique o algoritmo KNN e compare o modelo de KNN (com o melhor valor de k) com o modelo de árvore de decisão.* Exiba a árvore de decisão criada<jupyter_code>from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score

digits = datasets.load_digits()

X = digits.data
y = digits.target<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.04929577464788732, 'fraction_numerical': 0.00866738894907909, 'mean_word_length': 5.1158940397351, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 9, '<?xml version=': 0, '>': 9, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 1, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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