¿Qué es el árbol de decisión de aprendizaje?
El aprendizaje del árbol de decisión utiliza un modelo predictivo con ramas informativas similares a un árbol para recopilar suposiciones y juzgar el valor de un elemento. 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, dependiendo del propósito para el que se usan.
El proceso de aprendizaje del árbol de decisión implica pasar de una rama a otra de la 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 usar para determinar el valor.
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, generalmente es posible determinar qué acción es estadísticamente más beneficiosa.
El árbol de decisión de aprendizaje también explora subcategorías. Responder una pregunta puede conducir a otra. Esto podría dar lugar a que algunas ramas tengan muchas ramas secundarias, mientras que otras son menos elaboradas porque es fácil responder la pregunta. Seguir el proceso de esta manera permite al usuario desarrollar una evaluación más detallada del artículo.
Otro posible uso del aprendizaje del árbol de decisión es la categorización. En lugar de que cada pregunta lleve a una sola decisión, un cuerpo de información se divide en diferentes áreas, en función de la respuesta para cada rama. Una vez que todas las ramas se han categorizado, el mismo proceso también se puede ejecutar en cada categoría.
El aprendizaje del árbol de decisión generalmente progresa desde el nivel superior hacia abajo. No tiende a dar marcha atrás. Una vez que una pregunta ha sido completamente respondida, generalmente no es necesario volver a consultarla hasta que se compilan los resultados.
Los resultados del aprendizaje del árbol de decisiones se pueden expresar de varias maneras. 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.