¿Qué es un árbol de decisión?
Un 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 denota una prueba sobre un atributo/característica,
- cada rama representa un resultado de la prueba, y
- cada nodo hoja (nodo terminal) contiene una etiqueta de clase (Sí y No en este caso).
Las traducciones exactas de la imagen anterior se pueden encontrar a continuación:
Arboles de decisiones Perspectiva Soleado Humedad Alta - No Normal - Sí Cubierto - Sí Lluvia Fuerte - No Débil - Sí
Árboles de decisión para la regresión - Árboles de regresión
La versión traducida del vídeo en español puede encontrarse aquí
Árboles de decisión
El análisis de árboles de regresión se utiliza cuando el resultado predicho puede considerarse un número real (por ejemplo, el precio de una casa o la duración de la estancia de un paciente en un hospital).
CART
Es posible que se encuentre con el término 'CART' al construir modelos de ML. No es nada nuevo, sino el mismo árbol de decisión de siempre, ya que puede utilizarse tanto para la clasificación como para la regresión.
CART = Árboles de Clasificación y Regresión, un término general para:
Árboles de Clasificación: donde la variable objetivo es categórica, el árbol se utiliza para identificar la "clase" dentro de la cual una variable objetivo probablemente caería.
**Árboles de regresión: donde la variable objetivo es continua y el árbol se utiliza para predecir su valor.
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