Comprender el funcionamiento de los árboles de decisión al estudiar algoritmos de aprendizaje basados en estos, así como aprender a implementarlos empleando el lenguaje Python y la librería Scikit-learn.
Los árboles de decisión son estructuras heurísticas que pueden construirse mediante una secuencia de elecciones o comparaciones que se realizan en cierto orden. El motivo de la complejidad radica en determinar adecuadamente: ¿cómo elegir qué preguntas hacer y en qué orden? Siempre se puede comenzar a hacer preguntas aleatorias y, en última instancia, converger en la solución completa si los datos no tienen una gran dimensión.
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Para conocer más sobre fundamentos matemáticos para el aprendizaje automático, te recomendamos leer:
Amat, J. (2020). Árboles de decisión Python: regresión y clasificación. Recuperado de https://www.cienciadedatos.net/documentos/py07_arboles_decision_python.html
Resuelve problemas de aprendizaje automático mediante la implementación de los modelos de regresión logística
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