Flashcards
Fichas: Machine Learning y árboles de decisión
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- 1¿Qué es el aprendizaje supervisado?Es un método de aprendizaje automático donde el modelo se entrena con datos etiquetados (entrada y salida conocida). El objetivo es que el modelo aprenda a predecir el valor de salida para entradas nuevas basándose en patrones encontrados en los datos de entrenamiento.
- 2¿Qué es un árbol de decisión?Es un modelo de aprendizaje supervisado que divide los datos en ramas basadas en decisiones sobre características. Cada nodo representa una prueba sobre una característica, y las hojas (nodos terminales) contienen una predicción o valor promedio.
- 3¿Qué es el conjunto de entrenamiento?Es el subconjunto de datos utilizado para entrenar un modelo, es decir, para ajustar sus parámetros internos. Se usa para que el modelo aprenda patrones y relaciones entre las variables de entrada y las salidas.
- 4¿Qué es una hoja en un árbol de decisión?Es un nodo terminal en un árbol de decisión donde no se aplican más divisiones. Contiene la predicción final para las instancias que llegan a ese punto, normalmente un valor promedio o una clasificación.
- 5¿Qué es la profundidad de un árbol de decisión?La profundidad es el número de niveles desde la raíz hasta la hoja más profunda en el árbol. Una mayor profundidad permite capturar más patrones y factores, pero también puede generar sobreajuste si el árbol se adapta demasiado a los datos de entrenamiento.
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- Curso Interno de Empresa Machine Learning Flashcards on Fichas: Machine Learning y árboles de decisión, created by Eladio Rocha on 12/12/2025.
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- Eladio Rocha
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