ÁRBOL DE DECISIONES

 

 EL ÁRBOL DE DECISIONES Y CARACTERÍSTICAS FUNDAMENTALES

 

 Árbol de decisión en Machine Learning - sitiobigdata.com

 

  • Fundamentos de los árboles de decisión.

    Los árboles de decisión son un modelo de aprendizaje supervisado utilizado en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Los fundamentos teóricos de los árboles de decisión incluyen varios conceptos y técnicas para agrupar los datos y de sta forma simplificar una gran cantidad de datos. 

    Algunas características importantes son las siguientes:

    Teoría de la información, entropía, ganancia de la información, criterios de división, podas, división recursiva, selección de atributos, árboles ensemble. La comprensión de estos conceptos es esencial para utilizar y ajustar eficazmente modelos basados en árboles de decisión.

  • Creación de un árbol de decisión para un conjunto de datos específico (por ejemplo, clasificación de clientes).Análisis de la importancia de las características y la poda del árbol.

    Solicité la ayuda de ChatGPT y ésta la respuesta:

    CHAT; desarrollar un árbol de decisión paso a paso implica seguir un proceso que incluye la selección de atributos, la construcción del árbol y, finalmente, la poda para evitar el sobreajuste. Aquí, presentaré un ejemplo genérico para la clasificación de clientes utilizando un conjunto de datos hipotético.

    Conjunto de Datos: Supongamos que tenemos un conjunto de datos con las siguientes características para clasificar a los clientes en dos categorías: "Compra" y "No Compra".

    EdadIngresosHistorial de ComprasFrecuencia de Compra
    25MedioBuenoAlta
    35AltoExcelenteBaja
    45MedioBuenoAlta
    20BajoPobreMedia
    30MedioBuenoBaja
    50AltoExcelenteAlta
    22BajoPobreBaja
    40AltoBuenoAlta  

     

    Para construir un árbol de decisiones, necesitaríamos calcular la entropía y la ganancia de información en cada paso. Dado que el espacio es limitado, proporcionaré un árbol de decisiones simple basado en suposiciones generales. Ten en cuenta que, en un entorno de trabajo real, sería necesario realizar cálculos más detallados y utilizar una biblioteca de aprendizaje automático para construir y visualizar el árbol.

    Supongamos que hemos seleccionado "Historial de Compras" como el atributo con la mayor ganancia de información en el primer paso. El árbol podría ser algo así:

    Historial de Compras
|---- Bueno : Compra
|---- Pobre : No Compra
|---- Excelente : Compra
     
     
     
     
    # Datos hipotéticos
    data = [
        [25, 'Medio', 'Bueno', 'Alta', 'Compra'],
        [35, 'Alto', 'Excelente', 'Baja', 'Compra'],
        [45, 'Medio', 'Bueno', 'Alta', 'Compra'],
        [20, 'Bajo', 'Pobre', 'Media', 'No Compra'],
        [30, 'Medio', 'Bueno', 'Baja', 'No Compra'],
        [50, 'Alto', 'Excelente', 'Alta', 'Compra'],
        [22, 'Bajo', 'Pobre', 'Baja', 'No Compra'],
        [40, 'Alto', 'Bueno', 'Alta', 'Compra']
     
    # Visualizar el árbol de decisiones como texto
    tree_rules = export_text(clf, feature_names=['Edad', 'Ingresos', 'Historial', 'Frecuencia'])
    print("Árbol de decisiones:")
    print(tree_rules)

    # Visualizar el árbol de decisiones como un gráfico
    dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=['Edad', 'Ingresos', 'Historial', 'Frecuencia'],
                               class_names=['No Compra', 'Compra'], filled=True, rounded=True, special_characters=True)

    graph = graphviz.Source(dot_data)
    graph.render("arbol_decisiones", format="png", cleanup=True)
    graph.view("arbol_decisiones")

    Ejecutar el código en Google Colab

     

 Análisis de la importancia de las características y la poda del árbol:

A Chat: Realiza un análisis de este árbol de decisiones:

  1. Si el historial de compras es menor que 2.5 y la edad es menor que 4.5, entonces la clase es 1 (Compra).
  2. Si el historial de compras es menor que 2.5 y la edad es mayor o igual a 4.5, entonces la clase es 0 (No Compra).
  3. Si el historial de compras es mayor o igual a 2.5 y los ingresos son menores que 0.5, entonces la clase es 0 (No Compra).
  4. Si el historial de compras es mayor o igual a 2.5 y los ingresos son mayores o iguales a 0.5, entonces la clase es 1 (Compra).

CHAT:

Árbol de decisiones:
|--- Historial <= 3.50
|   |--- Ingresos <= 3.50
|   |   |--- class: 4
|   |--- Ingresos >  3.50
|   |   |--- class: 3
|--- Historial >  3.50
|   |--- class: 3


Importancia de características:
Edad: 0.0
Ingresos: 0.6666666666666666
Historial: 0.3333333333333333
Frecuencia: 0.0

 

La poda del árbol de decisiones es un paso crucial en el proceso de construcción de modelos. La importancia de la poda radica en varios aspectos que afectan directamente al rendimiento y la generalización del modelo.


 

 

 

 

 

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