b'\n_START_ARTICLE_\nAprendizaje basado en \xc3\xa1rboles de decisi\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nAprendizaje basado en \xc3\xa1rboles de decisi\xc3\xb3n utiliza un \xc3\xa1rbol de decisi\xc3\xb3n como un modelo predictivo que mapea observaciones sobre un art\xc3\xadculo a conclusiones sobre el valor objetivo del art\xc3\xadculo. Es uno de los enfoques de modelado predictivo utilizadas en estad\xc3\xadsticas, miner\xc3\xada de datos y aprendizaje autom\xc3\xa1tico. Los modelos de \xc3\xa1rbol, donde la variable de destino puede tomar un conjunto finito de valores se denominan \xc3\xa1rboles de clasificaci\xc3\xb3n. En estas estructuras de \xc3\xa1rbol, las hojas representan etiquetas de clase y las ramas representan las conjunciones de caracter\xc3\xadsticas que conducen a esas etiquetas de clase. Los \xc3\xa1rboles de decisi\xc3\xb3n, donde la variable de destino puede tomar valores continuos (por lo general n\xc3\xbameros reales) se llaman \xc3\xa1rboles de regresi\xc3\xb3n._NEWLINE_En an\xc3\xa1lisis de decisi\xc3\xb3n, un \xc3\xa1rbol de decisi\xc3\xb3n se puede utilizar para representar visualmente y de forma expl\xc3\xadcita decisiones y toma de decisiones. En miner\xc3\xada de datos, un \xc3\xa1rbol de decisi\xc3\xb3n describe datos, pero no las decisiones; m\xc3\xa1s bien el \xc3\xa1rbol de clasificaci\xc3\xb3n resultante puede ser un usado como entrada para la toma de decisiones. Esta p\xc3\xa1gina se ocupa de los \xc3\xa1rboles de decisi\xc3\xb3n en la miner\xc3\xada de datos.\n_START_SECTION_\nM\xc3\xa9tricas\n_START_PARAGRAPH_\nLos algoritmos para la construcci\xc3\xb3n de \xc3\xa1rboles de decisi\xc3\xb3n suelen trabajar de manera top-down, escogiendo en cada paso la variable que mejor divide el conjunto de elementos.\xe2\x80\x8b Diferentes algoritmos utilizan diferentes m\xc3\xa9tricas para medir el "mejor". Estos miden generalmente la homogeneidad de la variable de destino dentro de los subconjuntos. Algunos ejemplos se dan a continuaci\xc3\xb3n. Estas m\xc3\xa9tricas se aplican a cada subconjunto candidato, y los valores resultantes se combinan (por ejemplo, un promedio) para proporcionar una medida de la calidad de la divisi\xc3\xb3n.\n_START_SECTION_\nImpureza de Gini\n_START_PARAGRAPH_\nUtilizado por el algoritmo de ACR (\xc3\x81rboles de Clasificaci\xc3\xb3n y Regresi\xc3\xb3n), la impureza de Gini es una medida de cu\xc3\xa1n a menudo un elemento elegido aleatoriamente del conjunto ser\xc3\xada etiquetado incorrectamente si fue etiquetado de manera aleatoria de acuerdo a la distribuci\xc3\xb3n de las etiquetas en el subconjunto. La impureza de Gini se puede calcular sumando la probabilidad de cada elemento siendo elegido multiplicado por la probabilidad de un error en la categorizaci\xc3\xb3n de ese elemento. Alcanza su m\xc3\xadnimo (cero) cuando todos los casos del nodo corresponden a una sola categor\xc3\xada de destino._NEWLINE_Para calcular la impureza de Gini de un conjunto de elementos, supongamos i toma valores en , y sea  la fracci\xc3\xb3n de art\xc3\xadculos etiquetados con valor  en el conjunto.\n_START_SECTION_\nGanancia de informaci\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nUtilizado por los algoritmos de generaci\xc3\xb3n de \xc3\xa1rboles ID3 , C4.5 y C5.0. Ganancia de informaci\xc3\xb3n se basa en el concepto de entrop\xc3\xada de la teor\xc3\xada de la informaci\xc3\xb3n.\n_START_SECTION_\nReducci\xc3\xb3n de la varianza\n_START_PARAGRAPH_\nIntroducido en ACR,\xe2\x80\x8b la reducci\xc3\xb3n de la varianza se emplea a menudo en los casos en que la variable de destino es un \xc3\xa1rbol de regresi\xc3\xb3n continuo, lo que significa que el uso de muchas otras m\xc3\xa9tricas requerir\xc3\xada primero discretizaci\xc3\xb3n antes de ser aplicada. La reducci\xc3\xb3n de la varianza de un nodo  se define como la reducci\xc3\xb3n total de la varianza de la variable de destino  debido a la partici\xc3\xb3n en este nodo:_NEWLINE_donde , , y  son el conjunto de \xc3\xadndices de la muestra de prepartici\xc3\xb3n, conjunto de \xc3\xadndices de la muestra para el que la prueba de partici\xc3\xb3n es cierto y un conjunto de \xc3\xadndices de la muestra para el que la prueba de partici\xc3\xb3n es falsa, respectivamente.\n_START_SECTION_\nGrafos de decisi\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nEn un \xc3\xa1rbol de decisi\xc3\xb3n, todos los caminos desde el nodo ra\xc3\xadz al nodo hoja proceden por medio de la conjunci\xc3\xb3n, o AND. En un gr\xc3\xa1fico de decisiones, es posible utilizar disyunciones (OR) para unir dos caminos m\xc3\xa1s utilizando la Longitud del mensaje M\xc3\xadnimo (MML).\xe2\x80\x8b Los grafos de decisi\xc3\xb3n se han ampliado para permitir nuevos atributos previamente no declarados que pueden ser aprendidos din\xc3\xa1micamente y utilizado en diferentes lugares dentro del grafo.\xe2\x80\x8b Los esquemas de predicci\xc3\xb3n m\xc3\xa1s generales resultan en una mayor precisi\xc3\xb3n predictiva y puntuaci\xc3\xb3n de la probabilidad log-p\xc3\xa9rdida. En general, los grafos de decisi\xc3\xb3n infieren modelos con menos hojas que \xc3\xa1rboles de decisi\xc3\xb3n x.\n_START_SECTION_\nM\xc3\xa9todos de b\xc3\xbasqueda alternativos\n_START_PARAGRAPH_\nLos algoritmos evolutivos se han utilizado para evitar decisiones \xc3\xb3ptimas locales y buscar en el espacio del \xc3\xa1rbol de decisiones con poco un sesgo priori.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Tambi\xc3\xa9n es posible para un \xc3\xa1rbol ser muestreado utilizando MCMC.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_El \xc3\xa1rbol puede ser recorrido de forma bottom-up.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nImplementaciones\n_START_PARAGRAPH_\nMuchos paquetes de software de miner\xc3\xada de datos proporcionan implementaciones de uno o varios algoritmos de \xc3\xa1rboles de decisi\xc3\xb3n. Varios ejemplos incluyen ACR de Sistemas Salford (que licenci\xc3\xb3 el c\xc3\xb3digo propietario de los autores originales de ACR\xe2\x80\x8b ), IBM SPSS Modeler, RapidMiner, SAS Enterprise Miner, MATLAB, R (un entorno de software de c\xc3\xb3digo abierto para el c\xc3\xa1lculo estad\xc3\xadstico que incluye varias implementaciones ACR tales como los paquetes rpart, party y  randomForest), Weka (una suite libre y de c\xc3\xb3digo abierto para miner\xc3\xada de datos, contiene muchos algoritmos de \xc3\xa1rboles de decisi\xc3\xb3n), Orange (una suite libre de miner\xc3\xada de datos de software, que incluye el m\xc3\xb3dulo de \xc3\xa1rbol orngTree), KNIME, Microsoft SQL Server , y scikit-learn (una biblioteca de aprendizaje autom\xc3\xa1tico libre y de c\xc3\xb3digo abierto para el lenguaje de programaci\xc3\xb3n Python).'