Arbol de decision

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LOS ELEMENTOS DE UN ARBOL DE DECISIÓN
Árbol de decisión: en el centro de la inteligencia artificial un árbol de decisión es un modelo de predicción construido por un algoritmo de aprendizaje apartir de un conjunto de ejemplos de entrenamiento y evaluación donde del modelo obtenido sirve para representar una serie de condiciones sucesivas para la resolución de un problema. El árbol de decisiónpuede decidir 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 elproblema a resolver se denomina regresión. De los métodos de aprendizaje conocidos los basados en árboles de decisión son lo más fáciles de utilizar y de entender.
ELEMENTOS DE UN ARBOL DE DECISIONLos elementos de un árbol de decisión son los siguientes:
* Raíz
* Nodos
* Ramas
* Hojas
El nodo raíz y los nodos internos corresponden a una prueba de valor de una de laspropiedades 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: elárbol de decisión que permite decidir que 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 3 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 2 ramas: <=75 y >75, si el valor de la prueba del nodointerno humedad es <=75, entonces desciende al nodo hoja que especifica que el valor juega, en caso contrario desciende al valor hoja que especifica el valor no juega. Si el valor de la prueba del nodoclima es nublado entonces desciende al nodo hoja 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 2...
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