querido
Varía de persona a persona. No hay pautas grabadas que deban seguirse al implementar cualquiera de los modelos como se indicó anteriormente.
Déjame decirte cómo prefiero.
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Mientras trabajo en cualquier modelo, prefiero ejecutar el árbol de decisión primero si los datos tienen valores faltantes y valores atípicos para manejar. En este caso, si utiliza la regresión logística, los valores de salida serán absurdos.
Se prefiere la Regresión logística cuando el análisis debe realizarse a nivel granular. Por ejemplo: quiero verificar la propensión a comprar hombres en una ciudad del grupo de edad de 25 a 29 años. En este caso, el uso de árboles de decisión le dará valores similares para cada grupo de edad, mientras que la regresión logística le dará valores realistas específicos.
Aprende más:
Árbol de decisión – ¡Simplificado!
Regresión logística simple
Saludos
John
