Que es el arbol de decisiones

Que es el arbol de decisiones

Análisis de árboles de decisión

Los árboles de decisión (DT) son un método de aprendizaje supervisado no paramétrico que se utiliza para la clasificación y la regresión. El objetivo es crear un modelo que prediga el valor de una variable objetivo mediante el aprendizaje de reglas de decisión simples inferidas a partir de las características de los datos. Un árbol puede verse como una aproximación constante a trozos.

Por ejemplo, en el siguiente ejemplo, los árboles de decisión aprenden de los datos para aproximar una curva senoidal con un conjunto de reglas de decisión si-entonces-si. Cuanto más profundo sea el árbol, más complejas serán las reglas de decisión y más ajustado será el modelo.

Al igual que otros clasificadores, DecisionTreeClassifier toma como entrada dos matrices: una matriz X, dispersa o densa, de forma (n_muestras, n_características) que contiene las muestras de entrenamiento, y una matriz Y de valores enteros, de forma (n_muestras,), que contiene las etiquetas de clase para las muestras de entrenamiento:

También podemos exportar el árbol en formato Graphviz utilizando el exportador export_graphviz. Si utilizas el gestor de paquetes conda, los binarios de graphviz y el paquete python pueden ser instalados conda install python-graphviz.

Nodos del árbol de decisión

Un árbol de decisión es un tipo de aprendizaje automático supervisado que se utiliza para categorizar o hacer predicciones basadas en cómo se ha respondido a un conjunto de preguntas anteriores. El modelo es una forma de aprendizaje supervisado, lo que significa que el modelo se entrena y se prueba en un conjunto de datos que contiene la categorización deseada.

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El árbol de decisión no siempre proporciona una respuesta o decisión clara. En cambio, puede presentar opciones para que el científico de datos pueda tomar una decisión informada por sí mismo. Los árboles de decisión imitan el pensamiento humano, por lo que generalmente es fácil para los científicos de datos entender e interpretar los resultados.

Un árbol de decisión se parece, bueno, a un árbol. La base del árbol es el nodo raíz. Desde el nodo raíz fluye una serie de nodos de decisión que representan las decisiones que hay que tomar. De los nodos de decisión salen los nodos de hoja que representan las consecuencias de esas decisiones. Cada nodo de decisión representa una pregunta o punto de ruptura, y los nodos hoja que brotan de un nodo de decisión representan las posibles respuestas. Los nodos hoja brotan de los nodos de decisión de forma similar a como brota una hoja en la rama de un árbol. Por eso llamamos «rama» a cada subsección de un árbol de decisión. Veamos un ejemplo de esto. Usted es un golfista, y uno consistente. En un día determinado quieres predecir dónde estará tu puntuación en dos cubos: por debajo del par o por encima del par.

Árbol de decisión python

Un árbol de decisión es una herramienta de apoyo con una estructura en forma de árbol que modela los resultados probables, el coste de los recursos, las utilidades y las posibles consecuencias. Los árboles de decisión proporcionan una forma de presentar algoritmosAlgoritmos (Algos)Los algoritmos (Algos) son un conjunto de instrucciones que se introducen para realizar una tarea. Automatizan las operaciones para generar beneficios con una frecuencia imposible para un operador humano. con declaraciones de control condicional. Incluyen ramas que representan pasos de toma de decisiones que pueden conducir a un resultado favorable.

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La estructura del diagrama de flujo incluye nodos internos que representan pruebas o atributos en cada etapa. Cada rama representa un resultado para los atributos, mientras que el camino desde la hoja hasta la raíz representa reglas de clasificación.

Los árboles de decisión son una de las mejores formas de algoritmos de aprendizaje basados en diversos métodos de aprendizaje. Potencian los modelos predictivos con precisión, facilidad de interpretación y estabilidad. También son eficaces en el ajuste de relaciones no lineales, ya que pueden resolver retos de ajuste de datos, como la regresión y las clasificaciones.

Árbol de decisión

Árbol de decisión : El árbol de decisión es la herramienta más potente y popular para la clasificación y la predicción. Un árbol de decisión es una estructura arbórea similar a un diagrama de flujo, en la que cada nodo interno representa una prueba de un atributo, cada rama representa un resultado de la prueba y cada nodo de hoja (nodo terminal) contiene una etiqueta de clase.

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Construcción del árbol de decisión: un árbol puede «aprenderse» dividiendo el conjunto de origen en subconjuntos basados en una prueba de valores de atributos. Este proceso se repite en cada subconjunto derivado de una manera recursiva llamada partición recursiva. La recursión se completa cuando el subconjunto en un nodo tiene todos el mismo valor de la variable objetivo, o cuando la división ya no añade valor a las predicciones. La construcción del clasificador de árbol de decisión no requiere ningún conocimiento del dominio o ajuste de parámetros, y por lo tanto es apropiado para el descubrimiento de conocimiento exploratorio. Los árboles de decisión pueden manejar datos de alta dimensión. En general, el clasificador de árboles de decisión tiene una buena precisión. La inducción de árboles de decisión es un enfoque inductivo típico para aprender conocimientos sobre clasificación.

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