Árbol de decisiones en R: componentes, tipos, pasos para construir, desafíos

El “árbol de decisiones en R” es la representación gráfica de las elecciones que se pueden hacer y cuáles podrían ser sus resultados. Se representa en forma de árbol gráfico. Diferentes partes del árbol representan varias actividades del tomador de decisiones. Es una forma eficiente de establecer visualmente las diferentes posibilidades y resultados de una acción en particular.

¿Por qué debo usar un árbol de decisión en R?

Puede cuestionar la importancia de los árboles de decisión en R . Los árboles de decisión no solo presentan el problema y las diferentes soluciones, sino también todas las opciones posibles. Estas opciones pueden ser los desafíos que enfrenta el tomador de decisiones para encontrar una gama más amplia de soluciones.

También ayuda a analizar las diferentes posibles consecuencias de un problema y planificar con anticipación. Brinda un marco integral para que también pueda cuantificar fácilmente los valores de diferentes resultados. Esto es particularmente importante cuando la probabilidad condicional entra en escena.

¿Cuáles son las diferentes partes de un árbol de decisión en R?

Para comprender e interpretar lo que significa un árbol de decisiones, debe comprender cuáles son las diferentes partes de un árbol de decisiones. Es posible que te encuentres con estos términos muy a menudo cuando miras los árboles de decisión.

• Nodos: Los nodos de un árbol representan un evento que ha tenido lugar o una elección que tiene que hacer el tomador de decisiones.
• Bordes: Son las diferentes condiciones o reglas que se establecen.
• Nodo Raíz: Esto muestra toda la población o muestra en caso de una visualización de una muestra.
• División: Esto es cuando el nodo se divide en sub-nodos.
• Nodos de decisión: estos son los subnodos específicos que se dividen aún más.
• Hoja: estos son los términos finales o los nodos que no se dividen también.
• Poda: es la eliminación de subnodos de un nodo de decisión.
• Rama: estas son subsecciones de un árbol de decisión completo.

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¿Cómo puedo usar el árbol de decisión en R?

Dado que los árboles de decisión solo se pueden hacer en R, primero debe instalar R. Esto se puede hacer muy rápidamente en línea. Después de descargar R, debe crear y visualizar paquetes para usar árboles de decisión. Un paquete que permite esto es "fiesta". Cuando escribe el comando install.package ("fiesta"), puede usar representaciones de árboles de decisión. Los árboles de decisión también se consideran algoritmos complicados y supervisados.

¿Cómo funcionan los árboles de decisión en R?

Los árboles de decisión se usan con más frecuencia en el aprendizaje automático y la minería de datos cuando se usa R. El elemento esencial que se usa en este caso son los datos observados o de entrenamiento. Después de esto, se crea un modelo integral. También se utiliza un conjunto de datos de validación para actualizar y mejorar el árbol de decisiones.

Más información: Visualización de datos en programación R

¿Cuáles son los diferentes tipos de árboles de decisión?

Los tipos más importantes de árboles de decisión son los árboles de clasificación y de regresión. Estos se utilizan generalmente cuando las entradas y salidas son categóricas.

Árboles de Clasificación: Estos son modelos de árboles donde la variable puede tomar un conjunto específico de valores. En estos casos, las hojas representan las etiquetas de clase, mientras que las ramas representan las conjunciones de una característica diferente. Generalmente es un tipo de árbol de "sí" o "no".

Árboles de regresión: Hay árboles de decisión que tienen una variable que puede tomar valores continuos.

Cuando combina los dos tipos de árboles de decisión anteriores, obtiene el CART o árboles de clasificación y regresión. Este es un término general, con el que puede encontrarse varias veces. Estos se refieren a los procedimientos mencionados anteriormente. La única diferencia entre estos dos es el tipo de variables dependientes, ya sea categóricas o numéricas.

¿Cuáles son los pasos involucrados en la construcción de un árbol de decisión en R?

Paso 1: Importar: importe el conjunto de datos que desea analizar.

Paso 2: Limpieza: el conjunto de datos debe limpiarse.

Paso 3: Cree un conjunto de prueba o tren: esto implica que el algoritmo debe entrenarse para predecir las etiquetas y luego usarse para la inferencia.
Paso 4: construya el modelo . Para esto, se utiliza la sintaxis rpart(). Esto significa que los nodos siguen dividiéndose hasta que se alcanza un punto en el que no es posible seguir dividiéndose.

Paso 5: Prediga su conjunto de datos: utilice la sintaxis predict() para este paso.

Paso 6: Medir el rendimiento: este paso muestra la precisión de la matriz.

Paso 7: ajuste los hiperparámetros: para controlar los aspectos del ajuste, el árbol de decisión tiene varios parámetros. Los parámetros se pueden controlar mediante la función rpart.control().

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¿Cuáles son los desafíos de usar un árbol de decisión en R?

La poda puede ser un proceso tedioso y debe hacerse con cuidado para obtener una representación precisa. También puede haber una alta inestabilidad en el caso de incluso un pequeño cambio. Por lo tanto, es muy volátil, lo que puede ser problemático para los usuarios, especialmente para los principiantes. Además, puede fallar en producir resultados y resultados deseables en algunos casos.

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Terminando

Si desea hacer una elección óptima y al mismo tiempo ser consciente de las consecuencias, asegúrese de saber cómo usar el árbol de decisiones en R. Es una representación esquemática de lo que podría suceder y lo que no. Hay varios componentes diferentes de un árbol de decisión, que se explican anteriormente. Es un algoritmo de aprendizaje automático popular y poderoso para usar.