¿Qué es árbol de decisión en mineria de datos?

En minería de datos, un árbol de decisión sirve para abordar problemas tales como la clasificación, la predicción y la segmentación de datos con la finalidad de obtener información que pueda ser analizada para tomar decisiones futuras.

¿Cuáles son las características de un árbol de decisión?

Características de un árbol de decisión Plantea el problema desde distintas perspectivas de acción. Permite analizar de manera completa todas las posibles soluciones. Provee de un esquema para cuantificar el costo del resultado y su probabilidad de uso.

¿Cómo generar un árbol de decisión?

Un árbol de decisión también se puede generar mediante la creación de reglas de asociación, ubicando la variable objetivo a la derecha. Cada método debe determinar cuál es la mejor forma de dividir los datos en cada nivel.

¿Por qué los árboles de decisión siguen siendo populares?

Los árboles de decisión siguen siendo populares por razones como las siguientes: Sin embargo, los árboles de decisión pueden volverse excesivamente complejos. En esos casos, un diagrama de influencia más compacto puede ser una buena alternativa. Los diagramas de influencia se enfocan en los objetivos, las entradas y las decisiones fundamentales.

¿Qué tipo de algoritmo es un árbol de decisión?

Qué tipo de algoritmo es un árbol de decisión. Los algoritmos de aprendizaje automático se clasifican en dos tipos: Supervisados. No supervisados. Un árbol de decisión es un algoritmo supervisado de aprendizaje automático porque para que aprenda el modelo necesitamos una variable dependiente en el. conjunto de entrenamiento.

¿Cuál es la estructura básica de un árbol de decisión?

Estructura básica de un árbol de decisión Los árboles de decisión están formados por nodos y su lectura se realiza de arriba hacia abajo. Dentro de un árbol de decisión distinguimos diferentes tipos de nodos: Primer nodo o nodo raíz: en él se produce la primera división en función de la variable más importante.