ARBOLES DE DESICIONES

Jhonny Sierra Parra

Juan Sebastián Ocampo

Julian Mauricio Rivera

Julian Eduardo Acosta

Germán Felipe Valencia

¿QUÉ SON LOS

ARBOLES DE DESICIONES?

Jhonny Sierra

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).

PUNTOS IMPORTANTES PARA QUE UN ALGORITMO FUNCIONE BIEN

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.

Criterio de selección 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.

CONSTRUCCIÓN DE ARBOLES DE DESICIÓN

Juan Sebastián Ocampo

COMPONENTES

Branches o ramas

Hojas

Nodos

Circulo

Cuadrado

CONSIDERACIONES

-Decisión que se va a tomar

-Situaciones que se presentan (alternativas)

-Porcentaje de probabilidad

PROCEDIMIENTO

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.

ALGUNOS MÉTODOS (ALGORITMOS) DE DATA MINING

Julian Mauricio Rivera

Julian Eduardo Acosta

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

ALGORITMO C4.5

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.

Chaid (Chi Squared Automatic Interaction Detector)

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

EJEMPLOS

Germán Felipe Valencia

Árbol

ALGORITMO iD3