Los árboles de decisión son un algoritmo popular que se utiliza tanto para tareas de clasificación como de regresión. Funcionan dividiendo recursivamente los datos en subconjuntos según las características que separan mejor la variable de destino.
Pasos para hacer predicciones y manejar la toma de decisiones
1. Construcción de árboles
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Nodo raíz: comienza con todo el conjunto de datos.
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Selección de funciones: selecciona la mejor función para dividir los datos en subconjuntos. La "mejor" característica está determinada por un criterio (como la impureza de Gini o la ganancia de información).
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División: divide los datos en subconjuntos según los valores de la característica elegida.
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División recursiva: continúa este proceso para cada subconjunto, creando ramas o nodos hasta que se cumplan ciertos criterios de parada (como alcanzar una profundidad máxima o tener muy pocas muestras).
2. Toma de decisiones y predicción
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Recorrido: al realizar predicciones para datos nuevos, atraviesa el árbol en función de los valores de las características de ese punto de datos.
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Evaluación de nodo: en cada nodo, prueba el valor de la característica contra un umbral y desciende en el árbol siguiendo la rama apropiada.
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Nodos hoja: finalmente, llega a un nodo hoja que proporciona la predicción o decisión final.
3. Manejo de funciones categóricas y numéricas
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Para características categóricas, los árboles de decisión pueden simplemente dividirse en función de diferentes categorías.
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Para características numéricas, los árboles de decisión prueban diferentes umbrales para dividir los datos de manera óptima.
4. Manejo del sobreajuste
- Los árboles de decisión son propensos a sobreajustarse. Técnicas como podar, limitar la profundidad del árbol o establecer una cantidad mínima 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 muestras en los nodos de las hojas. Para la regresión, proporciona una salida continua basada en el valor promedio o mayoritario en los nodos de hoja.
6. Interpretabilidad
- Una de las ventajas importantes de los árboles de decisión es su interpretabilidad. Se visualizan y comprenden fácilmente, lo que permite comprender qué características son más importantes a la hora de tomar decisiones.
7. Métodos de conjunto
- Los árboles de decisión se pueden combinar 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 ciertos tipos de datos que no se dividen bien basándose en límites de decisión simples o cuando hay características ruidosas o irrelevantes.
