Árboles de Clasificación

Los árboles de clasificación son una técnica utilizada para clasificar casos en las clases de una variable categórica dependiente de los valores de una o más variables (atributos)

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Un árbol de clasificación puede tener muchos nodos raíz

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Los nodos internos de un árbol son aquellos que no son raíz ni terminales

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Los árboles de clasificación solo se utilizan para variables target discretas/categóricas

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Se denominan árboles de regresión cuando el target es continuo

Para un problema dado, solo existe un árbol óptimo

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Existen múltiples árboles óptimos, dependen de las condiciones con los que se construyó (función de impureza, criterio de detención, entre otras)

La regla de partición generalmente es basada en el grado de impureza de los nodos

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La función de impureza es mínima cuando cuando en un nodo hay casos de una sola clase

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Esto es equivalente a preguntar "la pureza es máxima cuando..."

La Bondad permite expresar el cambio de impureza de una partición

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Bondad, decrecimiento de impureza o Information gain

Con cada partición en el árbol buscamos reducir la impureza, es decir, maximizar la Bondad (diferencia de impureza)

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Overfitting y Underfitting se relacionan con la capacidad de generalizar de los árboles de clasificación

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