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Árboles de Decisión: el modelo C4.5

dc.contributor.advisorJorge Botana, Guillermo de
dc.contributor.authorJorge Botana, Guillermo de
dc.date.accessioned2023-07-28T08:33:50Z
dc.date.available2023-07-28T08:33:50Z
dc.date.issued2021-09-26
dc.description.abstractIntuimos 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.departmentDepto. de Psicobiología y Metodología en Ciencias del Comportamiento
dc.description.facultyFac. de Psicología
dc.description.refereedTRUE
dc.description.statusunpub
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/87357
dc.language.isospa
dc.page.total30
dc.relation.ispartofseriesAprendizaje Automático Supervisado
dc.rights.accessRightsopen access
dc.subject.ucmPsicología (Psicología)
dc.subject.unesco6107 Psicología General
dc.titleÁrboles de Decisión: el modelo C4.5
dc.title.alternativeDecisions Trees: C4.5 model
dc.typelearning object
dc.type.hasVersionAO
dspace.entity.typePublication
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