Árbol de Decisión

¿Cuál es el propósito principal de los árboles de decisión?

¿Cómo se generan las preguntas en un árbol de decisión?

¿Qué es lo que hace que un árbol de decisión pueda predecir eventos futuros?

¿Cuál es el resultado deseado en un proceso de clasificación basado en árboles de decisión?

¿Qué es lo que se utiliza para generar un árbol de decisión?

¿Cuál es el nombre del proceso que se lleva a cabo en un árbol de decisión?

¿Qué es lo que hace que un árbol de decisión sea útil?

¿Cuál es el resultado de una secuencia de preguntas en un árbol de decisión?

¿Cuál es el objetivo principal al crear sistemas de generación de árboles de decisión?

¿Por qué no es útil preguntar si un animal tiene patas para clasificarlo como reptil o no?

¿Cuál es la ventaja de indagar sobre la distancia entre el vientre y el suelo para clasificar un animal?

¿Qué problema surge al intentar generar todos los árboles de decisión posibles?

¿Por qué es importante considerar la generalización de árboles de decisión?

¿Cuál es el objetivo de los sistemas destinados a generar árboles de decisión?

¿Por qué no es útil preguntar si un animal es vertebrado para clasificarlo como reptil o no?

¿Qué significa que un árbol de decisión sea 'profundo'?

Un Árbol de Decisión es una herramienta que nos ayuda a clasificar eventos o ejemplares mediante un conjunto de nodos y ramas que nos llevan a tomar decisiones según las preguntas que se nos plantean.

Un árbol de decisión puede valer para predecir eventos futuros en base a las probabilidades de lo que ya ha pasado.
La clave de los sistemas de árboles de decisión es situar en los primeros niveles del árbol la indagación de las propiedades que nos ayuden a retirar ambigüedad.

Un buen árbol de decisión puede ayudarnos a tomar decisiones fáciles y sin incertidumbre.
Los árboles de decisión pueden clasificar eventos o ejemplares en categorías con un bajo riesgo de equivocarse.

La selección y ordenación de las preguntas son fundamentales para que las decisiones sean fáciles de tomar.
Las preguntas adecuadas pueden reducir la incertidumbre y llevarnos a una clasificación clara.

En los procesos de clasificación, se ponen en juego una secuencia de preguntas sobre las características de los eventos o ejemplares.
Las respuestas a estas preguntas van acotando el espacio de búsqueda.
El objetivo es llegar a estados de poca incertidumbre en el menor número de preguntas.

La motivación detrás de la creación de generadores de árboles de decisión es encontrar el árbol de decisión menos profundo, con el menor número de preguntas, y lo más generalizable a eventos o ejemplares que no han participado en su generación.