¿Qué es el aprendizaje del árbol de decisiones?

Significado | Concepto | Definición:

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El aprendizaje del árbol de decisiones utiliza un modelo predictivo con ramas informativas similares a un árbol para recopilar suposiciones y emitir un juicio sobre el valor de un artículo. El sistema se utiliza para aprendizaje automático, estadísticas y minería de datos . Los árboles de decisión también se conocen como árboles de regresión o clasificación, según el propósito para el que se utilizan.

Mujer haciendo el pino con una computadora

El proceso de aprendizaje del árbol de decisiones implica pasar de una rama a otra de información. Al llegar a cada elemento, ya sea a través de una computadora o una persona, se debe determinar si se aplica o no al elemento objetivo. Una vez que se ha explorado cada rama, las respuestas se pueden utilizar para determinar el valor.

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En esencia, el aprendizaje del árbol de decisiones es el proceso de responder preguntas. Cada respuesta hace avanzar el proceso hasta que haya suficiente información para tomar una decisión. Por ejemplo, un árbol simple puede comenzar preguntando cuál de los dos objetos comprar. Una pregunta puede preguntar si el objeto es útil, mientras que otra podría preguntar si un artículo tiene un precio mejor que el otro. Al hacer todas estas preguntas, normalmente es posible determinar qué acción es estadísticamente más beneficiosa.

El aprendizaje del árbol de decisiones también explora subcategorías. Responder una pregunta puede llevar a otra. Esto podría resultar en que algunas ramas tengan muchas sub-ramas, mientras que otras son menos elaboradas porque es fácil responder a la pregunta. Seguir el proceso de esta manera permite al usuario desarrollar una evaluación más detallada del artículo.

Otro uso posible del aprendizaje del árbol de decisiones es la categorización. En lugar de que cada pregunta conduzca a una única decisión, un cuerpo de información se divide en diferentes áreas, según la respuesta de cada rama. Una vez que se han categorizado todas las ramas, también se puede ejecutar el mismo proceso en cada categoría.

El aprendizaje del árbol de decisiones generalmente progresa desde el nivel superior hacia abajo. No tiende a retroceder. Una vez que se ha respondido completamente a una pregunta, por lo general no es necesario volver a consultarla hasta que se compilen los resultados.

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Los resultados del aprendizaje del árbol de decisiones se pueden expresar de diversas formas. Pueden ser la respuesta a una pregunta de sí o no o un número como un precio o un período de tiempo. Los resultados también pueden revelar la identidad de un determinado objeto y así nombrar la clase a la que pertenece.

 

Significado | Concepto | Definición:

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El aprendizaje del árbol de decisiones utiliza un modelo predictivo con ramas informativas similares a un árbol para recopilar suposiciones y emitir un juicio sobre el valor de un artículo. El sistema se utiliza para aprendizaje automático, estadísticas y minería de datos . Los árboles de decisión también se conocen como árboles de regresión o clasificación, según el propósito para el que se utilizan.

Mujer haciendo el pino con una computadora

El proceso de aprendizaje del árbol de decisiones implica pasar de una rama a otra de información. Al llegar a cada elemento, ya sea a través de una computadora o una persona, se debe determinar si se aplica o no al elemento objetivo. Una vez que se ha explorado cada rama, las respuestas se pueden utilizar para determinar el valor.

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En esencia, el aprendizaje del árbol de decisiones es el proceso de responder preguntas. Cada respuesta hace avanzar el proceso hasta que haya suficiente información para tomar una decisión. Por ejemplo, un árbol simple puede comenzar preguntando cuál de los dos objetos comprar. Una pregunta puede preguntar si el objeto es útil, mientras que otra podría preguntar si un artículo tiene un precio mejor que el otro. Al hacer todas estas preguntas, normalmente es posible determinar qué acción es estadísticamente más beneficiosa.

El aprendizaje del árbol de decisiones también explora subcategorías. Responder una pregunta puede llevar a otra. Esto podría resultar en que algunas ramas tengan muchas sub-ramas, mientras que otras son menos elaboradas porque es fácil responder a la pregunta. Seguir el proceso de esta manera permite al usuario desarrollar una evaluación más detallada del artículo.

Otro uso posible del aprendizaje del árbol de decisiones es la categorización. En lugar de que cada pregunta conduzca a una única decisión, un cuerpo de información se divide en diferentes áreas, según la respuesta de cada rama. Una vez que se han categorizado todas las ramas, también se puede ejecutar el mismo proceso en cada categoría.

El aprendizaje del árbol de decisiones generalmente progresa desde el nivel superior hacia abajo. No tiende a retroceder. Una vez que se ha respondido completamente a una pregunta, por lo general no es necesario volver a consultarla hasta que se compilen los resultados.

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Los resultados del aprendizaje del árbol de decisiones se pueden expresar de diversas formas. Pueden ser la respuesta a una pregunta de sí o no o un número como un precio o un período de tiempo. Los resultados también pueden revelar la identidad de un determinado objeto y así nombrar la clase a la que pertenece.

 

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