ELEMENTOS DE UN ARBOL DE DECISION

ELEMENTOS DE UN ARBOL DE DECISION.

ARBOL DE DECISION.- En el ámbito de la inteligencia artificial un árbol de decisión es un modelo de predicción construido por un algoritmo de aprendizaje a partir de un conjunto de ejemplos de entrenamiento y evaluación, donde el modelo obtenido sirve para representar una serie de condiciones sucesivas para la resolución de un problema. El árbol de decisión pueda recibir como entrada valores discretos o continuos. Cuando los valores de entrada son discretos el problema a resolver se denomina clasificación y cuando los valores de entrada son continuos el problema a resolver se denomina regresión. De los métodos de aprendizaje conocidos los basados en arboles de decisión son los mas fáciles de utilizar y de entender.

ELEMENTOS DE UN ARBOL DE DECISION.

Los elementos de un árbol de decisión son los siguientes: Raíz, nodos, ramas y hojas. El nodo raíz y los nodos internos corresponden a una prueba de valor de una de las propiedades y las ramas del nodo son identificadas mediante los posibles valores de la prueba. En los nodos hoja se especifica el valor que hay que producir en el caso de alcanzar dicha hoja.

Ejemplo: El árbol de decisión que permite decidir si se juega o no una partida de golf de acuerdo a las condiciones climáticas se describe a continuación.

El nodo raíz es el clima y tiene tres ramas: soleado, nublado y lluvioso, si el valor de la prueba del nodo raíz clima es soleado entonces desciende al nodo interno humedad, este nodo tiene dos ramas: < o = y > a 75, si el valor de la prueba del nodo interno valor humedad es < = a 75 entonces desciende al nodo ok que especifica el valor juega en caso contrario desciende al nodo ok que especifica el valor no juega. Si el valor de la prueba del nodo clima es nublado entonces desciende al nodo ok que especifica el valor juega. Si el valor de la prueba del nodo clima es lluvioso entonces desciende al nodo interno viento, este nodo tiene dos ramas: falso

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