Árboles de Decisión: el modelo C4.5
dc.contributor.advisor | Jorge Botana, Guillermo de | |
dc.contributor.author | Jorge Botana, Guillermo de | |
dc.date.accessioned | 2023-07-28T08:33:50Z | |
dc.date.available | 2023-07-28T08:33:50Z | |
dc.date.issued | 2021-09-26 | |
dc.description.abstract | Intuimos fácilmente lo que es un Árbol de Decisión. Nos imaginamos un conjunto de nodos y ramas por las que vamos decidiendo en base a preguntas o acciones que se nos plantean. Si tenemos que clasificar un evento, un conjunto de preguntas nos saldrán al paso según discurrimos por las ramas y las respuestas a ellas nos harán decantarnos por unas nuevas ramas y desdeñar otras. Existen formas automáticas de generar el mejor árbol de decisión dadas las características de un conjunto de datos y la variable a predecir. La idea es generar el árbol de decisión con alta capacidad predictiva pero lo menos profundo posible, con el menor número de preguntas, y lo más generalizable a eventos o ejemplares que no han participado en su generación. Es de esto de lo que se ocupará este texto. De estudiar una de esas formas: el algoritmo C4.5. | |
dc.description.department | Depto. de Psicobiología y Metodología en Ciencias del Comportamiento | |
dc.description.faculty | Fac. de Psicología | |
dc.description.refereed | TRUE | |
dc.description.status | unpub | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14352/87357 | |
dc.language.iso | spa | |
dc.page.total | 30 | |
dc.relation.ispartofseries | Aprendizaje Automático Supervisado | |
dc.rights.accessRights | open access | |
dc.subject.ucm | Psicología (Psicología) | |
dc.subject.unesco | 6107 Psicología General | |
dc.title | Árboles de Decisión: el modelo C4.5 | |
dc.title.alternative | Decisions Trees: C4.5 model | |
dc.type | learning object | |
dc.type.hasVersion | AO | |
dspace.entity.type | Publication | |
relation.isAdvisorOfPublication | be14aa7f-c8fe-435c-8067-85f142fa4592 | |
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