Árboles de decisión en el aprendizaje automático

Actualizado en June 05, 2024 3 minutos leer

Los árboles de decisión son un algoritmo muy utilizado para tareas de clasificación y regresión. Funcionan particionando recursivamente los datos en subconjuntos basados en las características que mejor separan la variable objetivo.

Pasos para hacer predicciones y gestionar la toma de decisiones

1. Construcción de árboles

• Nodo raíz: Comienza con todo el conjunto de datos.

• Selección de características: Selecciona la mejor característica para dividir los datos en subconjuntos. La “mejor” característica viene determinada por un criterio (como la impureza de Gini o la ganancia de información).

• División: Divide los datos en subconjuntos en función de los valores de las características elegidas.

• División recursiva: Continúa este proceso para cada subconjunto, creando ramas o nodos hasta que se cumplen ciertos criterios de parada (como alcanzar una profundidad máxima o tener muy pocas muestras).

2. Toma de decisiones y predicción

• Recorrido: Al hacer predicciones para nuevos datos, recorre el árbol basándose en los valores de las características para ese punto de datos.

• Evaluación de nodos: En cada nodo, comprueba el valor de la característica frente a un umbral y desciende por el árbol siguiendo la rama adecuada.

• Nodos hoja: Finalmente, llega a un nodo hoja que proporciona la predicción o decisión final.

3. Tratamiento de características categóricas y numéricas

• Para las características categóricas, los árboles de decisión pueden simplemente dividirse en función de diferentes categorías.

• Para las características numéricas, los árboles de decisión prueban diferentes umbrales para dividir los datos de forma óptima.

4. Tratamiento del sobreajuste

• Los árboles de decisión son propensos al sobreajuste. Técnicas como la poda, la limitación de la profundidad del árbol o el establecimiento de un número mínimo de muestras necesarias para dividir un nodo ayudan a evitar el sobreajuste.

5. Confianza y probabilidad de predicción

• En clasificación, los árboles de decisión pueden proporcionar probabilidades de clase basadas en la distribución de las muestras en los nodos hoja. En el caso de la regresión, proporciona una salida continua basada en el valor medio o mayoritario en los nodos hoja.

6. Interpretabilidad

• Una de las ventajas significativas de los árboles de decisión es su interpretabilidad. Son fáciles de visualizar y entender, y permiten comprender qué características son las más importantes a la hora de tomar decisiones.

7. Métodos de conjunto

• Los árboles de decisión pueden combinarse en métodos de conjunto como Random Forests o Gradient Boosting para mejorar el rendimiento y la solidez.

Los árboles de decisión ofrecen un enfoque sencillo pero potente para modelar relaciones complejas dentro de los datos. Sin embargo, pueden tener dificultades con determinados tipos de datos que no se dividen bien en función de límites de decisión sencillos o cuando hay características ruidosas o irrelevantes.