5. Aplicación Práctica: Árboles de Decisión (Aprendizaje Supervisado)

 

5. APLICACIÓN PRÁCTICA: ÁRBOLES DE DECISIÓN (APRENDIZAJE SUPERVISADO)

Los árboles de decisión son modelos predictivos muy populares en el aprendizaje automático debido a su facilidad de interpretación y su aplicabilidad en tareas tanto de clasificación como de regresión. A continuación, describo los fundamentos de los árboles de decisión y cómo crear uno paso a paso, incluyendo la importancia de las características y la poda del árbol, con un script que puedes ejecutar en Google Colab.

 Fundamentos de los Árboles de Decisión

1. Estructura de un Árbol de Decisión:

   -Nodos de decisión: Representan una prueba en una característica.

   - Ramas: Corresponden al resultado de una prueba y conectan a otro nodo o hoja.

   - Nodos hoja: Representan una decisión o resultado final.

2. Proceso de Decisión:

   - Se comienza en el nodo raíz y se evalúan las características de la instancia a clasificar.

   - Según el resultado de la evaluación, se sigue la rama correspondiente hasta llegar a un nodo hoja, que da la clasificación.

3. Creación del Árbol:

   - Se selecciona la característica que proporciona la mayor ganancia de información o la menor entropía para dividir el conjunto de datos.

   - Este proceso se repite de manera recursiva para cada subdivisión hasta que se cumplen los criterios de parada (por ejemplo, que no haya más características, que todas las instancias en una rama sean de la misma clase, o que se alcance una profundidad máxima del árbol).

4. Poda:

   - Se refiere a la eliminación de partes del árbol que no aportan mucho a la capacidad de predicción. Esto ayuda a prevenir el sobreajuste.

   - Puede realizarse durante la construcción del árbol (poda pre-pruning) o después de haberlo construido (poda post-pruning).

 

 Creación de un Árbol de Decisión para un Conjunto de Datos Específico

 

Imaginemos que queremos clasificar clientes en dos categorías: aquellos que repiten compra y los que no, basándonos en características como la edad, el ingreso anual y el puntaje de gastos.

Para crear un árbol de decisión, seguiríamos estos pasos en Google Colab con un script de Python utilizando la biblioteca `scikit-learn`:

1. Preparar el Conjunto de Datos:

   - Supongamos que tenemos un DataFrame llamado `clientes_df` con las columnas 'Edad', 'Ingreso_Anual', 'Puntaje_Gastos', 'Repite_Compra'.

2. Dividir los Datos:

   - Dividir el conjunto en características (X) y etiquetas (y), siendo 'Repite_Compra' nuestra etiqueta.

3. Entrenar el Modelo:

   - Utilizar `DecisionTreeClassifier` de `scikit-learn` para entrenar el árbol.

4. Evaluar la Importancia de las Características:

   - Verificar qué características están contribuyendo más a las decisiones del árbol.

5. Poda del Árbol:

   - Ajustar parámetros como `max_depth` o `min_samples_split` para optimizar el rendimiento del árbol y prevenir sobreajuste.

Script de Ejemplo

 

Aquí hay un script de ejemplo que puedes usar en Google Colab:










 

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