Árbores de decisión son un algoritmo popular que se usa tanto para tarefas de clasificación como de regresión. Funcionan particionando recursivamente os datos en subconxuntos en función das características que mellor separan a variable de destino.
Pasos para facer predicións e xestionar a toma de decisións
1. Construción de árbores
-
Nodo raíz: comeza co conxunto de datos completo.
-
Selección de funcións: selecciona a mellor función para dividir os datos en subconxuntos. A "mellor" característica está determinada por un criterio (como a impureza de Gini ou a ganancia de información).
-
Dividir: divide os datos en subconxuntos en función dos valores da característica escollida.
-
División recursiva: continúa este proceso para cada subconxunto, creando ramas ou nodos ata que se cumpran determinados criterios de parada (como alcanzar unha profundidade máxima ou ter moi poucas mostras).
2. Toma de decisións e predición
-
Travesía: ao facer predicións para novos datos, atravesa a árbore en función dos valores das características para ese punto de datos.
-
Avaliación de nodos: en cada nodo, proba o valor da característica contra un limiar e desprázase pola árbore seguindo a rama apropiada.
-
Nodos da folla: finalmente, chega a un nodo da folla que proporciona a predición ou decisión final.
3. Manexo de características numéricas e categóricas
-
Para características categóricas, as árbores de decisión pódense dividir en función de diferentes categorías.
-
Para características numéricas, as árbores de decisión proban diferentes limiares para dividir os datos de forma óptima.
4. Manexo do sobreajuste
- As árbores de decisión son propensas a sobreadaptarse. Técnicas como podar, limitar a profundidade da árbore ou establecer un número mínimo de mostras necesarias para dividir un nodo axudan a evitar o sobreajuste.
5. Confianza e probabilidade da predición
- Na clasificación, as árbores de decisión poden proporcionar probabilidades de clase baseadas na distribución de mostras en nós das follas. Para a regresión, proporciona unha saída continua baseada no valor medio ou maioritario dos nós da folla.
6. Interpretabilidade
- Unha das vantaxes significativas das árbores de decisión é a súa interpretabilidade. Visualízanse e enténdense facilmente, o que permite coñecer cales son as funcións máis importantes para tomar decisións.
7. Métodos de conxunto
- As árbores de decisión pódense combinar en métodos de conxunto como Random Forests ou Gradient Boosting para mellorar o rendemento e a robustez.
As árbores de decisión ofrecen un enfoque sinxelo pero poderoso para modelar relacións complexas dentro dos datos. Non obstante, poden loitar con certos tipos de datos que non se dividen ben en función dos límites de decisión simples ou cando hai funcións ruidosas ou irrelevantes.
