¿Qué es un árbol de decisiones en machine learning?
¿Qué es un árbol de decisiones en machine learning?
Un árbol de decisión en Machine Learning es una estructura de árbol similar a un diagrama de flujo donde un nodo interno representa una característica (o atributo), la rama representa una regla de decisión y cada nodo hoja representa el resultado. Esta estructura tipo diagrama de flujo lo ayuda a tomar decisiones.
¿Qué dos tipos de árboles de decisión existen?
Tipos
- Árboles de clasificación es cuando el resultado predicho es la clase a la que pertenecen los datos.
- Árboles de regresión es cuando el resultado predicho se puede considerar un número real (por ejemplo, el precio de una casa, o el número de días de estancia de un paciente en un hospital).
¿Qué tipo de algoritmo es un árbol de decision?
El algoritmo de árboles de decisión de Microsoft es un algoritmo de clasificación y regresión para el modelado de predicción de atributos discretos y continuos. El árbol de decisión realiza predicciones basándose en la tendencia hacia un resultado concreto.
¿Qué es el árbol de problemas?
El árbol de problemas es una técnica que se emplea para identificar una situación negativa (problema central), la cual se intenta solucionar analizando relaciones de tipo causa-efecto. La técnica adecuada para relacionar las causas y los efectos, una vez definido el problema central, es la lluvia de ideas.
¿Qué es Cart estadistica?
El algoritmo CART es el acrónimo de Classification And Regression Trees (Árboles de Clasificación y de Regresión) fue diseñado por Breiman et al. Este modelo admite variables de entrada y de salida nominales, ordinales y continuas, por lo que se pueden resolver tanto problemas de clasificación como de regresión.
¿Qué es modelo cart?
Como CART se utiliza un modelo inductivo basado en el algoritmo de Breiman, con análisis de sensibilidad mediante el índice de Gini y sistema de validación cruzada. Se compara con un modelo de regresión logística (RL) y una red neuronal artificial (RNA) (multilayer perceptron).
¿Cómo se hace una tabla de decisiones?
La tabla de decisión está integrada por: matriz de condiciones, matriz de acciones y matriz de reglas para condiciones y acciones. En la matriz de condiciones se enumeran todas las situaciones que pueden presentarse. Las reglas de condiciones indican qué valor debe asociarse a cada una de las condiciones.
¿Cómo se hace una matriz de priorizacion de problemas?
Pasos para elaborar una matriz de priorización
- Establecer el objetivo que se espera alcanzar. Ante todo, la matriz debe elaborarse buscando alcanzar un objetivo claramente definido.
- Identificar las opciones.
- Establecer criterios.
- Ponderación de criterios.
- Comparación de opciones.
- Seleccionar la mejor opción.