Los árboles de decisión son algoritmos populares en inteligencia artificial y machine learning que funcionan dividiendo datos en ramas basadas en características específicas, creando una estructura similar a un árbol. Cada nodo representa una pregunta o condición, y cada hoja una decisión o clasificación. Su ventaja principal es la interpretabilidad, ya que es fácil entender cómo se toma cada decisión. Se usan tanto para clasificación (por ejemplo, identificar si un correo es spam) como para regresión (predecir valores numéricos).
Sin embargo, un solo árbol puede ser propenso al sobreajuste y tener un rendimiento limitado. Aquí es donde entra el Random Forest, un método que combina múltiples árboles de decisión para mejorar la precisión y robustez. Cada árbol se entrena con un subconjunto aleatorio de datos y características, y la predicción final se obtiene por votación o promedio de todos los árboles. Esta técnica reduce errores y mejora la generalización del modelo.
Ambos métodos son esenciales en IA por su eficiencia y aplicabilidad en diversos problemas, desde diagnóstico médico hasta análisis financiero.
No hay comentarios:
Publicar un comentario