¿Dónde puedo encontrar un tutorial detallado sobre los árboles de decisión?

Gracias por el A2A. Le diré dónde puede obtener un tutorial detallado sobre el árbol de decisión, pero antes de eso, permítame explicarle qué es exactamente el árbol de decisión y cómo funciona para que otros que buscan la respuesta también se beneficien de él.

Por lo tanto, un árbol de decisión es un diagrama de flujo que representa varios resultados posibles de una serie de decisiones. Hay tres componentes principales del árbol de decisión: un nodo raíz, nodos hoja y ramas. El componente del nodo raíz es el punto de inicio del árbol principal desde donde puede tomar una decisión inicial de lo que está tratando de determinar exactamente, y los nodos raíz y hoja contienen preguntas o diversos criterios para ser respondidos.

Cada rama del árbol de decisión representa una posible decisión , ocurrencia o reacción a la decisión. Los árboles de decisión brindan a las personas una forma muy efectiva y fácil de comprender las posibles opciones de una decisión y su gama de posibles resultados.

Todos los árboles de decisión comienzan con una decisión particular. Esta decisión inicial se representa usando un cuadro cuadrado en el extremo izquierdo del árbol de decisión. Las líneas se dibujan hacia afuera desde el cuadro, representando cada opción posible. Al final de cada línea, puede analizar los resultados. Si el resultado de una opción es una nueva decisión, se dibuja un cuadro al final de la línea y se extraen nuevas líneas de esa decisión, que representan las nuevas opciones.

Permite identificar posibles acciones entre sí en función de sus recursos y beneficios.

Si está interesado en saber más sobre el árbol de decisión en detalle y desea aprender a través de imágenes, puede ver este video tutorial en YouTube y estoy seguro de que comprenderá el concepto con mucho detalle. Aquí está el enlace: – Árbol de decisión

Creo que el mejor recurso (aunque clásico) es el CARRO de Breiman

  • L. Breiman, JH Friedman, RA Olshen y CJ Stone. Árboles de clasificación y regresión. Wadsworth. Belmont, CA, 1984.

Desafortunadamente, no hay una versión digital (gratuita) por ahí (que yo sepa) que pueda vincular aquí.

No quiero anunciar nada aquí, pero escribí un poco sobre el aprendizaje del árbol de decisiones en mi libro, y hay una sección en el capítulo de muestra gratis que el editor subió, tal vez encuentres esto útil (desafortunadamente, la muestra es negra y blanco, sin embargo, pero debería ser legible): Python Machine Learning – Capítulo de muestra (el aprendizaje del árbol de decisiones comienza en la página 80). Avíseme si le resulta útil, y me complacería explicarle más si tiene preguntas específicas.

Sugeriría leer Machine Learning de Tom Mitchell. El capítulo sobre los árboles de decisión es asombroso. Alternativamente, puede decidir ver los videos de Tom Mitchell donde explica DT maravillosamente:
Conferencia 01
Conferencia 02

Lea también este documento introductorio del árbol de decisiones: Página en hunch.net por Quinlan.

Espero que ayude.

Aquí hay una introducción a los árboles de decisión. He escrito de una manera fácil de entender. Espero que esto ayude.

Aprendizaje automático: una introducción a los árboles de decisión

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