Tipos de Árboles de Decisión: Regresión y Clasificación
Los árboles de decisión se dividen en dos categorías principales: árboles de regresión y árboles de clasificación. Los árboles de regresión se utilizan para predecir valores continuos y su objetivo es minimizar el error cuadrático medio entre las predicciones y los valores reales. En contraste, los árboles de clasificación se emplean para predecir categorías discretas y buscan maximizar la precisión de la clasificación. En ambos casos, el árbol divide el espacio de los datos en regiones homogéneas, pero la métrica de homogeneidad difiere: los árboles de regresión utilizan la varianza dentro de las regiones, mientras que los árboles de clasificación utilizan índices como la entropía o el índice Gini para medir la impureza de las regiones.Construcción de Árboles de Decisión y Criterios de División
La construcción de un árbol de decisión comienza con un nodo raíz que contiene todas las observaciones y se divide sucesivamente en nodos hijos utilizando criterios de división basados en la pureza de los nodos. Los criterios más comunes son la entropía, el índice Gini y el error de clasificación para árboles de clasificación, y la reducción de la varianza para árboles de regresión. El proceso de división continúa hasta que se cumplen ciertos criterios de parada, como alcanzar un número mínimo de observaciones en un nodo o lograr un nivel de pureza deseado. Este enfoque divide el espacio de entrada en regiones que son lo más homogéneas posible con respecto a la variable objetivo.Estrategias para Evitar el Sobreajuste en Árboles de Decisión
Para prevenir el sobreajuste en los árboles de decisión, se pueden aplicar técnicas como la poda y la parada temprana. La poda consiste en eliminar partes del árbol que no proporcionan un poder predictivo significativo, reduciendo así la complejidad del modelo. La parada temprana, por otro lado, implica establecer condiciones para detener el crecimiento del árbol antes de que se vuelva demasiado complejo, como limitar la profundidad máxima del árbol o el número mínimo de muestras requeridas para seguir dividiendo un nodo. Estas técnicas ayudan a mejorar la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos, manteniendo un equilibrio entre el ajuste a los datos de entrenamiento y la simplicidad del modelo.
