Árboles de Decisión (1)

Árboles de Decisión (1)

Un árbol de decisión es una herramienta conceptual utilizada en diferentes disciplinas, desde la computación hasta la economía. Por convención, se representa gráficamente como se muestra en la Figura 1, con el nodo raíz en la parte superior, y abajo las ramas hacia otros nodos intermedios, llamados nodos hijo. Los nodos terminales son llamados nodos hoja, y corresponden a las decisiones.



En el ejemplo de la Figura 1 se presenta un árbol de decisión binario, donde se asumen sólo 3 característica: f1 = número de lados, f2 = todos los lados son iguales (si/no), y f3 = la medida de alguno de sus ángulos es 90° (si/no). La manera de clasificar un conjunto de características es recorriendo el árbol desde la raíz. Por ejemplo, el conjunto x = {4, si, no} corresponde a un rombo: cuatro lados, todos iguales, y uno de sus ángulos no es recto.


Referencias

  1. Raschka, Sebastian. Python Machine Learning. Packt Publishing, 2016.
  2. Duda, Richard O., Hart, Peter E. and Stork, David G. Pattern classification, Second edition, Wiley-Interscience, 2001.

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