Árboles de decisión

Por dónde empezar

El mapa «Términos fundamentales del árbol de decisiones» ofrece un punto de partida para familiarizarse con la definición y las decisiones alternativas. Después, el mapa «Árbol de decisión» que presenta condiciones o reglas organizadas de forma jerárquica permite relacionar esa definición con la clasificación y algunas aplicaciones.

Como siguiente paso, el diagrama sobre atributos de entrada y valores de salida distingue entre variables discretas y continuas. También relaciona las salidas discretas con la clasificación y las continuas con la regresión.

Profundizar con los mapas

Entre los recursos hay un mapa sobre ID3 que trata conjuntos de datos con variables discretas. Otro mapa, «Árboles de Decisión», presenta el objetivo de producir una función de predicción o clasificación que relacione atributos y clases.

Para ampliar el recorrido, un mapa «Árbol de decisión» incluye entropía, tipos de variables y datos de entrenamiento y prueba. También hay un mapa «Árboles de decisión» que reúne ventajas, desventajas, composición y aplicaciones. Sus enfoques permiten estudiar el tema desde distintas perspectivas.

Combinar mapas y cuestionario

Tras estudiar los mapas, el cuestionario sobre árboles de decisión plantea preguntas sobre la clasificación y afirmaciones para valorar. Puede servir para comprobar qué conceptos se recuerdan y cuáles conviene volver a consultar.

Una forma de trabajar con ambos formatos es responder al cuestionario y regresar después al mapa que trate cada concepto. Los estudiantes universitarios pueden usar esta secuencia para repasar; los profesores pueden consultar los recursos como material para trabajar el tema.

La sección dentro de la unidad

Árboles de decisión forma parte de la unidad Aprendizaje automático e inteligencia artificial, dentro de Bases de datos y ciencia de datos. Los recursos de esta sección permiten abordar esa parte de la unidad mediante definiciones, diagramas y preguntas. Elige un mapa y prueba el cuestionario para comenzar.