Modelos de Clasificación y Regresión: Árboles de Decisión, SVM y Más
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Árboles de Decisión: Fundamentos y Aplicaciones
Los árboles de decisión son modelos ampliamente utilizados para resolver problemas de clasificación y regresión, tanto en tareas binarias como multiclase. Ofrecen un enfoque estructurado y condicional, basado en la estrategia de "divide y vencerás".
Estructura de un Árbol de Decisión
- Nodos: Representan preguntas o pruebas sobre los atributos. Pueden ser:
- Nodos simbólicos: Tienen tantas ramas como valores posibles del atributo.
- Nodos continuos: Crean ramas basadas en un umbral (por ejemplo, <, >).
- Hojas: Asignan una predicción o clasificación a todas las instancias que llegan a esa hoja.
Un árbol de decisión puede representarse como un conjunto de reglas.
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