¿Cómo decide un árbol de decisión donde ramificarse?

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¿Cómo decide un árbol de decisión donde ramificarse? La ramificación de un árbol de decisión es muy importante, la creación de sub nodos incrementa la homogeneidad de los sub nodos resultantes. Es decir, la pureza del nodo se incrementa respecto a la variable objetivo. Se prueba la división con todas las variables y se escoge … Leer más

Árboles de decisión

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Árboles de decisión es uno de los enfoques de modelado predictivo utilizadas en estadísticas, minería de datos y aprendizaje automático. El objetivo es crear un modelo, el cual predice el valor de una variable destino en función de diversas variables de entrada. Árboles de decisión con sus terminologías Nodo raíz (nodo de decisión superior): Representa … Leer más

Modelos de Clustering

modelos de clustering

Existen mucho Modelos de Clustering, por ello, en este post trataremos de ver a detalle de algunos de estos modelos. Como vimos en el post anterior Clustering están dentro de la familia del aprendizaje no supervisado, por lo tanto, este tiene lugar cuando no se dispone de datos “etiquetados” para el entrenamiento. Clustering vs Clasificación … Leer más

Técnicas de agrupamiento – Clustering

Clustering

Las técnicas de agrupamiento – Clustering están dentro de la familia del aprendizaje no supervisado, este tiene lugar cuando no se dispone de datos “etiquetados” para el entrenamiento. Sólo conocemos los datos de entrada, pero no existen datos de salida que correspondan a un determinado input. El aprendizaje no supervisado está estrechamente alineado con la … Leer más