¿Qué te dicen los árboles de decisión?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45

A árbol de decisión es un decisión herramienta de soporte que utiliza un árbol -como gráfico o modelo de decisiones y sus posibles consecuencias, incluidos los resultados de eventos fortuitos, los costos de los recursos y la utilidad. Es una forma de mostrar un algoritmo que solo contiene declaraciones de control condicionales.

Además, ¿por qué usamos árboles de decisión?

Árboles de decisión proporcionar un método eficaz de Decisión Haciendo porque ellos: Exponen claramente el problema para que todas las opciones puedan ser desafiadas. Permítanos analizar en profundidad las posibles consecuencias de un decisión . Proporcionar un marco para cuantificar los valores de los resultados y las probabilidades de lograrlos.

En segundo lugar, ¿cuáles son las ventajas del árbol de decisiones? Un significante ventaja de un árbol de decisión es que obliga a considerar todos los posibles resultados de una decisión y traza cada camino hasta una conclusión. Crea un análisis integral de las consecuencias a lo largo de cada rama e identifica decisión nodos que necesitan más análisis.

Teniendo esto en cuenta, ¿cómo llega un árbol de decisiones a su decisión?

A el árbol de decisiones es dibujado boca abajo con su raíz en los cima. En los imagen en los izquierda, los El texto en negrita en negro representa una condición / nodo interno, según el cual el árbol se divide en ramas / bordes. En general, Árbol de decisión algoritmos están referido como CART o Clasificación y Regresión Árboles.

¿Qué es el árbol de decisiones con el ejemplo?

Árboles de decisión son un tipo de aprendizaje automático supervisado (es decir, explica cuál es la entrada y cuál es la salida correspondiente en los datos de entrenamiento) donde los datos se dividen continuamente según un determinado parámetro. Un ejemplo de un árbol de decisión se puede explicar usando el binario anterior árbol.