Ventajas de un árbol de decisión para la clasificación

El árbol de decisión es uno de los algoritmos de clasificación más simples y populares para aprender, comprender e interpretar. A menudo se utiliza para tratar problemas de clasificación y regresión.

Árbol de decisión

El algoritmo del árbol de decisiones se basa en el concepto de un árbol de decisiones que implica el uso de una estructura de árbol similar a un diagrama de flujo.

Utiliza los siguientes símbolos:

  • un nodo interno que representa una característica o atributo
  • rama que representa la regla de decisión y nodo hoja que representa el resultado.
  • El nodo más alto del árbol de decisiones se denomina nodo raíz; es el responsable de particionar el árbol de manera recursiva, también conocida como partición recursiva.

Esta estructura particular del árbol de decisiones proporciona una buena visualización que ayuda en la toma de decisiones y la resolución de problemas.

Es similar a un diagrama de flujo que imita la forma en que piensan los seres humanos. Esto es lo que hace que los árboles de decisión sean fáciles de entender e interpretar.

También es fácil en código:

clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X,Y)

Ventajas de usar un árbol de decisión para la clasificación

Además de su simplicidad y facilidad de interpretación, estas son las otras ventajas de usar el árbol de decisión para la clasificación en el machine learning.

  1. Considerado un tipo de algoritmo ML de caja blanca, el árbol de decisiones utiliza una lógica interna de toma de decisiones; esto significa que el conocimiento adquirido de un conjunto de datos se puede extraer fácilmente en una forma legible, lo cual no es una característica de los algoritmos de caja negra como Neural Network. Esto hace que el tiempo de entrenamiento del árbol de decisión sea más rápido en comparación con este último.
  2. Debido a su simplicidad, cualquiera puede codificar, visualizar, interpretar y manipular árboles de decisión simples, como el tipo binario ingenuo. Incluso para principiantes, el clasificador de árboles de decisión es fácil de aprender y comprender. Requiere a sus usuarios un esfuerzo mínimo para la preparación y el análisis de datos.
  3. El árbol de decisión sigue un método no paramétrico; es decir, no tiene distribución y no depende de suposiciones de distribución de probabilidad. Puede trabajar en datos de alta dimensión con excelente precisión.
  4. Los árboles de decisión pueden realizar una selección de características o un filtrado de variables por completo. Pueden trabajar con datos caregóricos y numéricos. Además, pueden manejar problemas con múltiples resultados o salidas.
  5. A diferencia de otros algoritmos de clasificación, cuando utiliza árboles de decisión, las relaciones no lineales entre parámetros no influyen en el rendimiento de los árboles.

Cómo funciona el algoritmo del árbol de decisión

Para entender estas ventajas más claramente, analicemos cuál es la idea básica detrás del algoritmo del árbol de decisión.

  1. Elija el atributo mejor o más apropiado utilizando las Medidas de selección de atributos (ASM) para dividir los registros.
  2. Transforme ese atributo para que se convierta en un nodo de decisión y divida el conjunto de datos para crear subconjuntos más pequeños.
  3. Comience a crear árboles repitiendo el proceso recursivamente para cada niño. Cuando se cumpla alguna de las siguientes condiciones, el proceso finalizará:
    • Todas las tuplas están contenidas en el mismo valor de atributo.
    • No quedan más atributos.
    • No más instancias.

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4 comentarios en «Ventajas de un árbol de decisión para la clasificación»

  1. ¡Qué interesante! ¿Realmente los árboles de decisión son la mejor opción para clasificar?

  2. ¡Los árboles de decisión son como mapas mentales! ¿Pero son siempre la mejor opción?

  3. ¡Los árboles de decisión son geniales! ¿Pero qué pasa con la interpretabilidad de otros modelos? 🤔

    • ¡Los árboles de decisión son efectivos, pero la interpretabilidad no lo es todo! Hay modelos complejos que superan en precisión a costa de la interpretabilidad. ¡A veces es mejor sacrificar un poco de claridad por mejores resultados! ¿Qué opinas? 😉

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