FAQ: ¿QUÉ SON LOS ÁRBOLES DE DECISIÓN EN EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO? ¿Cuáles son los tipos de árboles de decisión en el aprendizaje automático?

Muchas profesiones y empresas pueden beneficiarse de la comprensión de cómo utilizar los árboles de decisión en el aprendizaje automático. Un árbol de decisión puede imitar uno de los procesos fundamentales del pensamiento humano al tiempo que utiliza las capacidades matemáticas de la inteligencia artificial. Para utilizar los árboles de decisión, es importante entender primero su propósito y sus distintos tipos. En este artículo, respondemos a las preguntas más frecuentes sobre los árboles de decisión en el aprendizaje automático, como qué son, cómo funcionan, sus ventajas y desventajas y los tipos de árboles de decisión en el aprendizaje automático.

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¿Cuál es la terminología de los árboles de decisión en el aprendizaje automático?

Para entender lo que son los árboles de decisión en el aprendizaje automático, es importante entender primero alguna terminología relacionada con la inteligencia artificial (IA). A continuación, se presenta una terminología útil para ayudarle a entender los árboles de decisión en el aprendizaje automático:

  • Aprendizaje automático: El aprendizaje automático se refiere a un tipo de inteligencia artificial en el que la IA puede aprender por sí misma. En lugar de ser programada sobre cómo realizar exactamente una tarea específica, el aprendizaje automático permite a la IA descubrir las mejores formas de realizar la tarea por sí misma.

  • Aprendizaje supervisado: El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que un humano proporciona a una IA datos etiquetados, es decir, datos con reglas conocidas o relaciones entre puntos de datos. Los árboles de decisión siempre implican este tipo específico de aprendizaje automático.

  • Salida: La salida se refiere a las variables, o puntos de datos, producidos en relación con otros puntos de datos. Por ejemplo, en la ecuación básica y = x + 2 1. El "y" es la salida.

  • Regresión: La regresión es un tipo de aprendizaje supervisado que suele utilizarse para los árboles de decisión. Un algoritmo de regresión tiene como objetivo descubrir si los diferentes puntos de datos influyen o contribuyen directamente a los valores de otros puntos de datos y cómo lo hacen.

  • Clasificación: La clasificación es otro tipo de aprendizaje supervisado que suele utilizarse para los árboles de decisión. Cuando los profesionales utilizan la clasificación, su objetivo es averiguar las etiquetas o reglas de los datos.

  • No paramétrico: El término «no paramétrico» se refiere a los modelos de datos basados únicamente en conjuntos de datos, en lugar de un modelo existente o reglas entre los puntos de datos. La mayoría de los datos de las empresas son no paramétricos, ya que el objetivo es encontrar las relaciones entre los datos que aportan valiosas perspectivas de negocio.

  • Variables categóricas: Las variables categóricas tienen valores que utilizan números en lugar de etiquetas. Por ejemplo, si se evalúan los niveles de educación, se puede utilizar uno para representar los diplomas de secundaria o GED, dos para simbolizar los títulos universitarios y tres para representar los títulos de máster o doctorado.

  • Variables continuas: Las variables continuas son valores cuantificables que, en teoría, podrían contarse eternamente. Por ejemplo, el tiempo es una variable continua porque se podría seguir contando el tiempo eternamente y nunca llegar al último punto de datos.

¿Qué son los árboles de decisión en el aprendizaje automático?

Los árboles de decisión en el aprendizaje automático son un método para presentar algoritmos complejos en un formato más fácil de entender. Con un árbol de decisión, se puede crear un modelo que proyecte el valor de los datos de salida basándose en lo que la IA ha aprendido sobre el conjunto de datos existente. Los profesionales o la IA pueden utilizar los árboles de decisión tanto para la regresión como para la clasificación. Las ramas de un árbol de decisión representan los posibles caminos para obtener los datos, y cada nodo dentro de una rama simboliza una prueba específica dentro de ese camino.

Por ejemplo, digamos que usted está decidiendo qué tarea de trabajo va a realizar a continuación. Algunas tareas pueden requerir que visite a sus compañeros de trabajo. Otras tareas pueden requerir que conduzca fuera de la empresa. Si lo hiciera, habría otras decisiones en el camino, como qué ruta tomar y dónde aparcar al llegar. La serie de decisiones posteriores que tomes puede depender de factores como si prefieres conducir por calles locales o por carreteras y con qué rutas estás más familiarizado. Todas estas opciones serían ramas en un árbol de decisiones, y cada factor que influye en una decisión sería un nodo.

¿Cómo funcionan los árboles de decisión en el aprendizaje automático?

Los árboles de decisión ayudan a la IA a imitar el proceso de pensamiento humano. La mayoría de los humanos toman decisiones que dependen tanto de sus elecciones anteriores como de los factores que afectan a cada opción o paso individual. Un árbol de decisión puede imitar este tipo de proceso de pensamiento ampliándolo, ya que la IA tiene una capacidad de procesamiento y matemática mucho mayor.

Por ejemplo, una empresa podría utilizar un árbol de decisiones para evaluar los comportamientos de los clientes en función de subgrupos, como por ejemplo por sexo o edad, dentro de toda su base de clientes. Cada rama podría representar un tipo diferente de cliente y todas sus posibles decisiones, además de los factores que afectan a esas decisiones. Esto podría llevar a la empresa a descubrir que ciertos grupos de clientes, como los adolescentes, tienen hábitos de compra diferentes a los de otros subgrupos.

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¿Cuáles son los tipos de árboles de decisión en el aprendizaje automático?

Hay dos tipos principales de árboles de decisión en el aprendizaje automático:

Árbol de decisión de variable categórica

Los árboles de decisión de variable categórica utilizan variables objetivo categóricas separadas en un rango de categorías. Por ejemplo, un árbol de decisión de variable categórica podría asignar al sí un valor de uno y al no un valor de dos. A continuación, determinaría la serie de ramas y nodos que representarían las opciones y los factores que podrían derivarse de una decisión de sí o de no.

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Árbol de decisión de variables continuas

Los árboles de decisión de variables continuas utilizan variables continuas para predecir el resultado de los datos. Por ejemplo, una IA puede predecir el precio de una casa basándose en factores como el precio actual, los precios anteriores y el precio medio de las casas en esa misma región. El precio de la casa es una variable continua porque podría recalcularla continuamente en función de nuevos datos o tendencias disponibles.

¿Cuáles son las ventajas de los árboles de decisión en el aprendizaje automático?

He aquí algunas ventajas del uso de árboles de decisión en el aprendizaje automático:

Simple de entender

Los árboles de decisión en el aprendizaje automático son relativamente fáciles de entender para la gente. Incluso para quienes no trabajan en IA, un árbol de decisión suele ser sencillo de comprender y analizar para los demás. Esto se debe probablemente a que los árboles de decisión son un algoritmo de aprendizaje automático más sencillo y proporcionan una representación visual de su metodología y resultados. Además, a diferencia de muchos algoritmos de IA, los árboles de decisión imitan un tipo fundamental de proceso de pensamiento humano.

Facilidad para hacer

Un árbol de decisión es bastante fácil de crear, al menos en comparación con otros algoritmos de aprendizaje automático. Con un árbol de decisión, los humanos pueden dedicar menos tiempo al preprocesamiento de datos que con otros métodos o algoritmos. El preprocesamiento de datos se refiere a la etapa del proceso de recopilación de datos en la que los humanos reúnen y traducen los datos en bruto a un método que la IA puede entender.

Reducción de la necesidad de limpieza de datos

Los árboles de decisión suelen requerir menos limpieza de datos que otros tipos de algoritmos de aprendizaje automático. La limpieza de datos es la práctica de arreglar o eliminar los datos que pueden tener un formato incorrecto o haberse corrompido durante el proceso de transferencia de datos. Los puntos de datos periféricos, faltantes o incorrectos tienden a tener menos efecto al crear su árbol de decisión.

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4. ¿Cuáles son los inconvenientes de los árboles de decisión en el aprendizaje automático?

Estas son algunas de las posibles desventajas del uso de árboles de decisión en el aprendizaje automático:

Potencial de ser inestable

Los árboles de decisión a veces pueden cambiar radicalmente a partir de pequeñas alteraciones en sus conjuntos de datos. Esto puede significar que los usuarios reciban resultados anormales debido a la estructura modificada del árbol de datos. La metodología del árbol de decisión se considera inestable por esta razón.

No es tan eficaz para grandes conjuntos de datos

Un árbol de decisión puede ser menos eficaz a la hora de predecir con precisión el resultado para grandes conjuntos de datos. Para encajar todos sus datos en un árbol, un árbol de decisión puede acabar creando demasiados nodos o ramas. Esto puede disminuir su precisión a la hora de encontrar la salida para nuevos puntos de datos.

Menos preciso para las variables continuas

Los árboles de decisión pueden no ser el mejor modelo para predecir variables continuas. Si tiene muchos puntos de datos de variables continuas, la IA podría reducir esas variables continuas a un número más manejable. Por ejemplo, si tiene puntos de datos que van de cero a 999.999, la IA podría elegir sólo varios valores que sirvieran como promedios entre varios puntos de datos en ese rango. Aunque este proceso ayuda a la IA a actuar con mayor eficacia, puede dar lugar a datos menos precisos.

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