Árboles de decisión son una herramienta popular y poderosa que se utiliza en diversos campos, como el aprendizaje automático, la minería de datos y las estadísticas. Proporcionan una forma clara e intuitiva de tomar decisiones basadas en datos modelando las relaciones entre diferentes variables. Este artículo trata sobre qué son los árboles de decisión, cómo funcionan, sus ventajas y desventajas y sus aplicaciones.
¿Qué es un árbol de decisión?
A árbol de decisión Es una estructura similar a un diagrama de flujo que se utiliza para tomar decisiones o predicciones. Consta de nodos que representan decisiones o pruebas sobre atributos, ramas que representan el resultado de estas decisiones y nodos hoja que representan resultados o predicciones finales. Cada nodo interno corresponde a una prueba de un atributo, cada rama corresponde al resultado de la prueba y cada nodo hoja corresponde a una etiqueta de clase o un valor continuo.
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Estructura de un árbol de decisión
- Nodo raíz : Representa todo el conjunto de datos y la decisión inicial a tomar.
- Nodos internos : Representa decisiones o pruebas sobre atributos. Cada nodo interno tiene una o más ramas.
- Sucursales : Representa el resultado de una decisión o prueba que conduce a otro nodo.
- Nodos de hoja : Representa la decisión o predicción final. En estos nodos no se producen más divisiones.
¿Cómo funcionan los árboles de decisión?
El proceso de creación de un árbol de decisión implica:
¿Qué es la agrupación?
- Seleccionar el mejor atributo : Utilizando una métrica como la impureza de Gini, la entropía o la ganancia de información, se selecciona el mejor atributo para dividir los datos.
- Dividiendo el conjunto de datos : el conjunto de datos se divide en subconjuntos según el atributo seleccionado.
- Repitiendo el proceso : El proceso se repite recursivamente para cada subconjunto, creando un nuevo nodo interno o nodo hoja hasta que se cumpla un criterio de parada (por ejemplo, todas las instancias de un nodo pertenecen a la misma clase o se alcanza una profundidad predefinida).
Métricas para dividir
- Impureza de Gini : Mide la probabilidad de una clasificación incorrecta de una nueva instancia si se clasificó aleatoriamente según la distribución de clases en el conjunto de datos.
ext{Gini} = 1 – sum_{i=1}^{n} (p_i)^2 , dónde Pi es la probabilidad de que una instancia se clasifique en una clase particular.
- entropía : Mide la cantidad de incertidumbre o impureza en el conjunto de datos.
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ext{Entropy} = -sum_{i=1}^{n} p_i log_2 (p_i) , dónde Pi es la probabilidad de que una instancia se clasifique en una clase particular.
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- Ganancia de información : Mide la reducción de la entropía o la impureza de Gini después de dividir un conjunto de datos en un atributo.
ext{InformationGain} = ext{Entropy}_ ext{parent} – sum_{i=1}^{n} left( fracD_iD ast ext{Entropy}(D_i) ight) , dónde De es el subconjunto de D después de dividir por un atributo.
Ventajas de los árboles de decisión
- Simplicidad e interpretabilidad : Los árboles de decisión son fáciles de entender e interpretar. La representación visual refleja fielmente los procesos humanos de toma de decisiones.
- Versatilidad : Se puede utilizar tanto para tareas de clasificación como de regresión.
- No es necesario escalar funciones : Los árboles de decisión no requieren normalización ni escalamiento de los datos.
- Maneja relaciones no lineales : Capaz de capturar relaciones no lineales entre características y variables objetivo.
Desventajas de los árboles de decisión
- Sobreajuste : Los árboles de decisión pueden fácilmente sobreajustarse a los datos de entrenamiento, especialmente si son profundos y tienen muchos nodos.
- Inestabilidad : Pequeñas variaciones en los datos pueden dar como resultado que se genere un árbol completamente diferente.
- Sesgo hacia funciones con más niveles : Las funciones con más niveles pueden dominar la estructura del árbol.
Poda
Para superar sobreajuste, poda Se utilizan técnicas. La poda reduce el tamaño del árbol al eliminar nodos que proporcionan poca potencia para clasificar instancias. Hay dos tipos principales de poda:
- Prepoda (Parada Temprana) : Detiene el crecimiento del árbol una vez que cumple ciertos criterios (por ejemplo, profundidad máxima, número mínimo de muestras por hoja).
- postpoda : Elimina ramas de un árbol completamente desarrollado que no proporcionan energía significativa.
Aplicaciones de los árboles de decisión
- Toma de decisiones empresariales : Se utiliza en planificación estratégica y asignación de recursos.
- Cuidado de la salud : Ayuda a diagnosticar enfermedades y sugerir planes de tratamiento.
- Finanzas : Ayuda en la calificación crediticia y la evaluación de riesgos.
- Marketing : Se utiliza para segmentar clientes y predecir el comportamiento del cliente.
Introducción al árbol de decisión
- Árbol de decisión en aprendizaje automático
- Pros y contras de la regresión del árbol de decisión en el aprendizaje automático
- Árbol de decisión en ingeniería de software
Implementación en lenguajes de programación específicos
- Julia :
- Clasificadores de árboles de decisión en Julia
- R :
- Árbol de decisión en programación R
- Árbol de decisión para regresión en programación R
- Clasificadores de árboles de decisión en programación R
- Pitón :
- Pitón | Regresión del árbol de decisión usando sklearn
- Pitón | Implementación del árbol de decisión
- Clasificación de texto mediante árboles de decisión en Python
- Pasar datos categóricos al árbol de decisiones de Sklearn
- MATLAB :
- ¿Cómo construir un árbol de decisiones en MATLAB?
Conceptos y métricas en árboles de decisión
- Métrica :
- aprendizaje automático | Impureza y entropía de Gini en el árbol de decisión
- ¿Cómo calcular la ganancia de información en el árbol de decisiones?
- ¿Cómo calcular el valor esperado en el árbol de decisión?
- ¿Cómo calcular el error de entrenamiento en el árbol de decisiones?
- ¿Cómo calcular el índice de Gini en el árbol de decisiones?
- ¿Cómo calcular la entropía en el árbol de decisión?
- Criterios de división :
- ¿Cómo determinar la mejor división en el árbol de decisiones?
Algoritmos y variantes del árbol de decisión
- Algoritmos generales de árbol de decisión :
- Algoritmos de árbol de decisión
- Algoritmos avanzados :
- C5.0 Algoritmo de árbol de decisión
Análisis comparativo y diferencias
- Con otros modelos :
- aprendizaje automático | Regresión logística versus clasificación del árbol de decisión
- Diferencia entre bosque aleatorio y árbol de decisión
- KNN vs árbol de decisión en aprendizaje automático
- Árboles de decisión frente a algoritmos de agrupamiento frente a regresión lineal
- Dentro de los conceptos del árbol de decisión :
- Diferencia entre tabla de decisiones y árbol de decisiones
- La decisión de hacer-comprar o tabla de decisiones
Aplicaciones de los árboles de decisión
- Aplicaciones específicas :
- Predicción de enfermedades cardíacas | Algoritmo de árbol de decisión | Vídeos
Optimización y rendimiento
- Poda y sobreajuste :
- Poda de árboles de decisión
- Sobreajuste en modelos de árbol de decisión
- Manejo de problemas de datos :
- Manejo de datos faltantes en modelos de árbol de decisión
- Ajuste de hiperparámetros :
- Cómo ajustar un árbol de decisión en el ajuste de hiperparámetros
- Escalabilidad :
- Escalabilidad e inducción del árbol de decisión en minería de datos
- Impacto de la profundidad :
- Cómo afecta la profundidad del árbol de decisiones a la precisión
Ingeniería y selección de características
- Selección de características usando el árbol de decisión
- Resolver el problema de multicolinealidad con el árbol de decisión
Visualizaciones e interpretabilidad
- Cómo visualizar un árbol de decisión a partir de un bosque aleatorio