Jhonny Sierra Parra
Juan Sebastián Ocampo
Julian Mauricio Rivera
Julian Eduardo Acosta
Germán Felipe Valencia
Un árbol de decisión es un conjunto de condiciones organizadas en una estructura jerárquica, de tal manera que la decisión final a tomar se puede determinar siguiendo las condiciones que se cumplen desde la raíz del árbol hasta alguna de sus hojas. Se componen de nodos (variables de entrada), ramas (grupos de registros en las variables de entrada) y hojas o nodos hoja (valores de la variable de salida).
Particiones a considerar: Cuantas más particiones permitamos más expresivos podrán ser los árboles de decisión generados y, probablemente, más precisos.
No obstante, cuantas más particiones elijamos, la complejidad del algoritmo será mayor. Por tanto, debemos encontrar un buen compromiso entre expresividad y eficiencia. Debido a esto, la mayoría de algoritmos de aprendizaje de árboles decisión sólo permiten un juego muy limitado de particiones.
Algoritmos clásicos de aprendizaje de decisión son voraces, en el sentido de que una vez elegida la partición se continúa hacia abajo la construcción del árbol y no vuelven a plantearse las particiones ya construidas.
Branches o ramas
Hojas
Nodos
Circulo
Cuadrado
-Decisión que se va a tomar
-Situaciones que se presentan (alternativas)
-Porcentaje de probabilidad
Se ilustra de izquierda a derecha y se posicionan los elementos de forma organizada y clara para su fácil comprensión. Algunos de los valores de cada nodo pueden ser calculados con el resultado de sub-ramas.
Es utilizado dentro del ámbito de la inteligencia artificial. Su uso se engloba en la búsqueda de hipótesis o reglas en él, dado un conjunto de ejemplos.
ALGORITMO ID3
Es un algoritmo usado para generar un árbol de decisión, es una extensión del algoritmo ID3. Los árboles de decisión generador por C4.5 pueden ser usados para clasificación, y por esta razón, casi siempre referido como un clasificador estadístico.
Es un análisis que genera un árbol de decisión para predecir el comportamiento de una variable, a partir de una o más variables predictoras, de forma que los conjuntos de una misma rama y un mismo nivel son disjuntos
Árbol
ALGORITMO iD3
By Juan Sebastian Ocampo Ospina
