¿Todavía se utilizan árboles de decisión?

A pesar de sus inconvenientes, los árboles de decisión siguen siendo una herramienta poderosa y popular. Los analistas de datos suelen utilizarlos para realizar análisis predictivos (por ejemplo, para desarrollar estrategias de operaciones en las empresas).

Índice
  1. ¿Qué es mejor regresión o árboles de decisión?
  2. ¿Dónde se utilizan los árboles de decisión?
  3. ¿Cuál es la principal desventaja de los árboles de decisión?
  4. ¿El bosque aleatorio reduce el sobreajuste?
  5. ¿Es Random Forest siempre mejor que el árbol de decisión?
  6. ¿Se pueden usar árboles de decisión para la regresión?
  7. ¿Por qué los árboles de decisión son propensos al sobreajuste?
  8. ¿Pueden los árboles de decisión manejar los valores faltantes?
  9. ¿Cómo contrarrestará el sobreajuste en el árbol de decisión?
  10. ¿Cuál es la mayor debilidad de los árboles de decisión en comparación con la regresión logística?
  11. ¿Es Random Forest bueno para la regresión?
  12. ¿El árbol de decisión necesita normalización?
  13. ¿Por qué son útiles un árbol de regresión y un árbol de decisión?
  14. ¿Se pueden usar árboles de decisión para realizar agrupaciones?
  15. ¿Cuáles son las ventajas de los árboles de decisión?
  16. ¿Se puede construir un bosque aleatorio sin árboles de decisión?
  17. ¿Cómo dejo de sobreajustar?
  18. ¿El ensacado reduce el sobreajuste?
  19. ¿Qué es Underfitting en los árboles de decisión?
  20. ¿Los bosques aleatorios son interpretables?
  21. ¿El bosque aleatorio no se adapta bien?
  22. ¿Se pueden usar árboles de decisión para tareas de clasificación?
  23. ¿Cómo funciona el algoritmo CART?
  24. ¿Cómo se decide la división del árbol de decisión?
  25. ¿Qué son las divisiones sustitutas en el árbol de decisión?
  26. ¿El árbol de decisión es sensible al conjunto de datos desequilibrado?
  27. ¿Cómo dejo de sobreajustar el Mcq de bosque aleatorio?
  28. ¿Por qué podar un árbol mejora la precisión?
  29. ¿Por qué la red neuronal es mejor que el árbol de decisiones?
  30. ¿Los árboles de decisión se ven afectados por los valores atípicos?
  31. ¿Cómo se poda un árbol de decisión?
  32. ¿Cuándo no usarías la regresión logística?
  33. ¿Cuáles son los pros y los contras de los árboles de decisión?
  34. ¿Cuándo debemos evitar el bosque aleatorio?
  35. ¿Cuándo debemos usar bosques aleatorios?
  36. ¿Es la caja negra del bosque aleatorio?
  37. ¿La escala de los árboles de decisión es invariable?
  38. ¿Por qué el árbol de decisión es invariante a escala?
  39. ¿Se necesita escalado para SVM?
  40. ¿Cómo puede evitar que un algoritmo de agrupamiento se atasque?
  41. ¿Se puede usar un bosque aleatorio para agrupar?
  42. ¿K-means es lo mismo que Knn?
  43. ¿Cuáles son las desventajas de un árbol de decisión?
  44. ¿Cuáles son las limitaciones de los árboles de decisión?
  45. ¿Son los árboles de decisión propensos al sobreajuste?
  46. ¿El bosque aleatorio reduce el sobreajuste?
  47. ¿Es el bosque aleatorio más rápido que el árbol de decisión?
  48. ¿Cuál es mejor regresión logística o árbol de decisión?
  49. ¿Qué es la unidad muerta en una red neuronal?
  50. ¿El aumento de datos reduce el sobreajuste?
  51. ¿Qué es el método de abandono?
  52. ¿Qué es mejor subequipar o sobreajustar?
  53. ¿Por qué se produce el sobreajuste?
  54. ¿Cuál es el problema de la caja negra?

¿Qué es mejor regresión o árboles de decisión?

Cuando hay una gran cantidad de funciones con menos conjuntos de datos (con poco ruido), las regresiones lineales pueden superar a los árboles de decisión/bosques aleatorios. En casos generales, los árboles de decisión tendrán una mejor precisión promedio. Para las variables independientes categóricas, los árboles de decisión son mejores que la regresión lineal.

¿Dónde se utilizan los árboles de decisión?

Los árboles de decisión se utilizan comúnmente en la investigación de operaciones, específicamente en el análisis de decisiones, para ayudar a identificar una estrategia con más probabilidades de alcanzar un objetivo, pero también son una herramienta popular en el aprendizaje automático.

¿Cuál es la principal desventaja de los árboles de decisión?

Decision Tree se utiliza para resolver problemas de clasificación y regresión. Pero el principal inconveniente de Decision Tree es que generalmente conduce a un sobreajuste de los datos.

¿El bosque aleatorio reduce el sobreajuste?

Los bosques aleatorios no se sobreajustan. El rendimiento de las pruebas de Random Forests no disminuye (debido al sobreajuste) a medida que aumenta el número de árboles. Por lo tanto, después de cierto número de árboles, el rendimiento tiende a permanecer en un cierto valor.

¿Es Random Forest siempre mejor que el árbol de decisión?

Los bosques aleatorios consisten en múltiples árboles únicos, cada uno basado en una muestra aleatoria de los datos de entrenamiento. Por lo general, son más precisos que los árboles de decisión únicos.. La siguiente figura muestra que el límite de decisión se vuelve más preciso y estable a medida que se agregan más árboles.

¿Se pueden usar árboles de decisión para la regresión?

Decision Tree es uno de los enfoques prácticos más utilizados para el aprendizaje supervisado. Se puede utilizar para resolver tareas de regresión y clasificación. siendo este último puesto más en aplicación práctica. Es un clasificador estructurado en árbol con tres tipos de nodos.

¿Por qué los árboles de decisión son propensos al sobreajuste?

Los árboles de decisión son propensos a sobreajustarse, especialmente cuando un árbol es particularmente profundo. Esto es debido a la cantidad de especificidad que observamos, lo que lleva a una muestra más pequeña de eventos que cumplen con los supuestos anteriores. Esta pequeña muestra podría conducir a conclusiones poco sólidas.

¿Pueden los árboles de decisión manejar los valores faltantes?

Decision Tree puede manejar automáticamente los valores faltantes. Decision Tree suele ser resistente a los valores atípicos y puede manejarlos automáticamente.

Para más dudas, vea  ¿Cuáles son las cuatro regiones de México?

¿Cómo contrarrestará el sobreajuste en el árbol de decisión?

La poda se refiere a una técnica para eliminar las partes del árbol de decisión para evitar que crezca en toda su profundidad. Al ajustar los hiperparámetros del modelo de árbol de decisión, se pueden podar los árboles y evitar que se sobreajusten. Hay dos tipos de poda Prepoda y Postpoda.

¿Cuál es la mayor debilidad de los árboles de decisión en comparación con la regresión logística?

211) ¿Cuál es la mayor debilidad de los árboles de decisión en comparación con los clasificadores de regresión logística? Explicación: Los árboles de decisión son más probabilidades de sobreajustar los datos ya que pueden dividirse en muchas combinaciones diferentes de características, mientras que en la regresión logística asociamos solo un parámetro con cada característica.

¿Es Random Forest bueno para la regresión?

Además de la clasificación, Random Forests también se puede utilizar para tareas de regresión. La naturaleza no lineal de Random Forest puede darle una ventaja sobre los algoritmos lineales, lo que lo convierte en una excelente opción.

¿El árbol de decisión necesita normalización?

Hasta donde yo sabía, los algoritmos basados ​​en árboles de decisión no necesitan, en general, normalización.

¿Por qué son útiles un árbol de regresión y un árbol de decisión?

Ventajas de los árboles de regresión

Tomar una decisión basada en la regresión es mucho más fácil que la mayoría de los otros métodos.. Dado que la mayoría de los datos no deseados se filtrarán de forma atípica en cada paso, debe trabajar con menos datos a medida que avanza en el árbol.

¿Se pueden usar árboles de decisión para realizar agrupaciones?

¿Se pueden usar árboles de decisión para realizar agrupaciones? Los árboles de decisión también se pueden usar para grupos en los datos. pero la agrupación a menudo genera agrupaciones naturales y no depende de ninguna función objetiva.

¿Cuáles son las ventajas de los árboles de decisión?

  • Fácil de entender y de interpretar. …
  • Requiere poca preparación de datos. …
  • El costo de usar el árbol (es decir, predecir datos) es logarítmico en el número de puntos de datos usados ​​para entrenar el árbol.
  • Capaz de manejar datos numéricos y categóricos. …
  • Capaz de manejar problemas de múltiples salidas.

¿Se puede construir un bosque aleatorio sin árboles de decisión?

Árbol de decisión Bosque aleatorio
Es un diagrama de toma de decisiones en forma de árbol. Es un grupo de árboles de decisión combinados para dar salida.

¿Cómo dejo de sobreajustar?

  1. Entrena con más datos. Con el aumento de los datos de entrenamiento, las características cruciales que se extraerán se vuelven prominentes. …
  2. Aumento de datos. …
  3. Adición de ruido a los datos de entrada. …
  4. Selección de características. …
  5. Validación cruzada. …
  6. Simplifique los datos. …
  7. Regularización. …
  8. Ensamblaje.

¿El ensacado reduce el sobreajuste?

Intentos de embolsado para reducir la posibilidad de sobreajustar modelos complejos. Capacita a un gran número de estudiantes "fuertes" en paralelo. Un aprendiz fuerte es un modelo relativamente libre de restricciones. El embolsado luego combina a todos los aprendices fuertes para "suavizar" sus predicciones.

¿Qué es Underfitting en los árboles de decisión?

La infravaloración es un escenario en ciencia de datos donde un modelo de datos no puede capturar la relación entre las variables de entrada y salida con precisióngenerando una alta tasa de error tanto en el conjunto de entrenamiento como en los datos no vistos.

¿Los bosques aleatorios son interpretables?

En términos de interpretabilidad, la mayoría de las personas lo ubican entre los modelos convencionales de aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Muchos lo consideran una caja negra. A pesar de ser ampliamente utilizado, el bosque aleatorio se interpreta comúnmente con solo la importancia de las características y las parcelas de proximidad. Estas visualizaciones son muy útiles pero no suficientes.

¿El bosque aleatorio no se adapta bien?

Cuando el valor del parámetro aumenta demasiado, se produce un descenso general tanto en la puntuación del entrenamiento como en la puntuación de las pruebas. Esto se debe al hecho de que el requisito mínimo de dividir un nodo es tan alto que no se observan divisiones significativas. Como resultado, el bosque aleatorio comienza a fallar.

¿Se pueden usar árboles de decisión para tareas de clasificación?

Los árboles de decisión se pueden utilizar para tareas de clasificación. Explicación: Ninguno.

¿Cómo funciona el algoritmo CART?

Algoritmo de árboles de clasificación y regresión (CART) [1] es un algoritmo de clasificación para construir un árbol de decisión basado en el índice de impureza de Gini como criterio de división. CART es una construcción de árbol binario al dividir el nodo en dos nodos secundarios repetidamente. El algoritmo funciona repetidamente en tres pasos: 1.

Para más dudas, vea  ¿El escape de Invidia es ruidoso?

¿Cómo se decide la división del árbol de decisión?

Pasos para dividir un árbol de decisión utilizando la ganancia de información: Para cada división, calcule individualmente la entropía de cada nodo secundario. Calcule la entropía de cada división como la entropía promedio ponderada de los nodos secundarios. Seleccione la división con la entropía más baja o la ganancia de información más alta.

¿Qué son las divisiones sustitutas en el árbol de decisión?

Una división sustituta trata de predecir su división real. Se crea otro árbol de decisión para predecir su división. En nuestro ejemplo, se crearía otro árbol de decisión para predecir Pedidos <= 6.5 and Orders >= 6,5.

¿El árbol de decisión es sensible al conjunto de datos desequilibrado?

El algoritmo del árbol de decisión es eficaz para la clasificación equilibrada, aunque no funciona bien en conjuntos de datos desequilibrados. Los puntos de división del árbol se eligen para separar mejor los ejemplos en dos grupos con una mezcla mínima.

¿Cómo dejo de sobreajustar el Mcq de bosque aleatorio?

¿Cómo dejo de sobreajustar bosques aleatorios? En el paquete Random Forest al pasar el parámetro "type = prob", en lugar de darnos la clase predicha del punto de datos, obtenemos la probabilidad.

¿Por qué podar un árbol mejora la precisión?

Poda reduce la complejidad del clasificador finaly por lo tanto mejora la precisión predictiva por la reducción de sobreajuste Una de las preguntas que surge en un algoritmo de árbol de decisión es el tamaño óptimo del árbol final.

¿Por qué la red neuronal es mejor que el árbol de decisiones?

Las redes neuronales a menudo se comparan con árboles de decisión porque ambos métodos pueden modelar datos que tienen relaciones no lineales entre variables, y ambos pueden manejar interacciones entre variables. Sin embargo, las redes neuronales tienen una serie de inconvenientes en comparación con los árboles de decisión.

¿Los árboles de decisión se ven afectados por los valores atípicos?

Los árboles de decisión también son no sensible a los valores atípicos ya que la partición ocurre en función de la proporción de muestras dentro de los rangos divididos y no en valores absolutos.

¿Cómo se poda un árbol de decisión?

Podemos podar nuestro árbol de decisiones mediante el uso de la información obtenida tanto en post-poda como en pre-poda. En la poda previa, verificamos si la ganancia de información en un nodo en particular es mayor que la ganancia mínima. En la post-poda, podamos los subárboles con menor ganancia de información hasta alcanzar el número de hojas deseado.

¿Cuándo no usarías la regresión logística?

No se debe utilizar la regresión logística. si el número de observaciones es menor que el número de características, de lo contrario, puede conducir a un sobreajuste. 5. Al utilizar la regresión logística, los problemas no lineales no se pueden resolver porque tiene una superficie de decisión lineal.

¿Cuáles son los pros y los contras de los árboles de decisión?

  • Fácil de entender e interpretar, perfecto para la representación visual. …
  • Puede trabajar con características numéricas y categóricas.
  • Requiere poco preprocesamiento de datos: no es necesario codificar one-hot, variables ficticias, etc.
  • Modelo no paramétrico: sin suposiciones sobre la forma de los datos.

¿Cuándo debemos evitar el bosque aleatorio?

1.) Cuando la dimensionalidad (número de características) es muy alta con respecto al número de muestras de entrenamiento, en esos casos sería mejor una regresión lineal regularizada o SVM. 2.) En el caso de que haya representaciones de orden superior/estructuras convolucionales en los datos, como por ejemplo en problemas de visión por computadora.

¿Cuándo debemos usar bosques aleatorios?

¿Por qué usar el algoritmo de bosque aleatorio?

Se puede utilizar el algoritmo de bosque aleatorio tanto para clasificaciones como para tareas de regresión. Proporciona una mayor precisión a través de la validación cruzada. El clasificador de bosque aleatorio manejará los valores faltantes y mantendrá la precisión de una gran proporción de datos.

¿Es la caja negra del bosque aleatorio?

Introducción. Los bosques aleatorios siempre se conocen como modelos de caja negra..

¿La escala de los árboles de decisión es invariable?

El escalado de características, en general, es una etapa importante en la canalización de preprocesamiento de datos. Sin embargo, los algoritmos Decision Tree y Random Forest son invariantes a escala. – es decir, funcionan bien sin escalado de características.

¿Por qué el árbol de decisión es invariante a escala?

El árbol de decisión divide un nodo en una característica que aumenta la homogeneidad del nodo. Esta división en una característica no está influenciada por otras características. Asi que, prácticamente no hay efecto de las características restantes en la división. ¡Esto es lo que los hace invariantes a la escala de las características!

¿Se necesita escalado para SVM?

Debido a que la optimización de la Máquina de vectores de soporte (SVM) ocurre al minimizar el vector de decisión w, el hiperplano óptimo está influenciado por la escala de las características de entrada y por lo tanto, se recomienda estandarizar los datos (media 0, var 1) antes del entrenamiento del modelo SVM.

¿Cómo puede evitar que un algoritmo de agrupamiento se atasque?

¿Cómo puede evitar que un algoritmo de agrupamiento se atasque en un óptimo local incorrecto? El algoritmo de agrupamiento CK-Means tiene el inconveniente de converger en los mínimos locales, lo que puede evitarse mediante usando múltiples inicializaciones de radom.

Para más dudas, vea  ¿Qué significa el 3 de espadas?

¿Se puede usar un bosque aleatorio para agrupar?

Los bosques aleatorios son poderosos no solo en la clasificación/regresión, sino también para fines como la detección de valores atípicos, la agrupación en clústeres y la interpretación de un conjunto de datos. (por ejemplo, sirviendo como un motor de reglas con inTrees).

¿K-means es lo mismo que Knn?

A menudo se confunden entre sí. La 'K' en K-Means Clustering no tiene nada que ver con la 'K' en el algoritmo KNN. k-Means Clustering es un algoritmo de aprendizaje no supervisado que se utiliza para la agrupación, mientras que KNN es un algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza para la clasificación.

¿Cuáles son las desventajas de un árbol de decisión?

Desventajas de los árboles de decisión: son inestables, lo que significa que un pequeño cambio en los datos puede conducir a un gran cambio en la estructura del árbol de decisión óptimo. A menudo son relativamente inexactos. Muchos otros predictores funcionan mejor con datos similares.

¿Cuáles son las limitaciones de los árboles de decisión?

Una de las limitaciones de los árboles de decisión es que son en gran medida inestables en comparación con otros predictores de decisiones. Un pequeño cambio en los datos puede resultar en un cambio importante en la estructura del árbol de decisiones, lo que puede transmitir un resultado diferente al que obtendrán los usuarios en un evento normal.

¿Son los árboles de decisión propensos al sobreajuste?

Los árboles de decisión son propensos al sobreajuste, especialmente cuando un árbol es particularmente profundo. Esto se debe a la cantidad de especificidad que observamos, lo que lleva a una muestra más pequeña de eventos que cumplen con los supuestos anteriores. Esta pequeña muestra podría conducir a conclusiones poco sólidas.

¿El bosque aleatorio reduce el sobreajuste?

Los bosques aleatorios no se sobreajustan. El rendimiento de las pruebas de Random Forests no disminuye (debido al sobreajuste) a medida que aumenta el número de árboles. Por lo tanto, después de cierto número de árboles, el rendimiento tiende a permanecer en un cierto valor.

¿Es el bosque aleatorio más rápido que el árbol de decisión?

Un árbol de decisión combina algunas decisiones, mientras que un bosque aleatorio combina varios árboles de decisión. Por lo tanto, es un proceso largo, pero lento. Mientras, un árbol de decisión es rápido y opera fácilmente en grandes conjuntos de datos, especialmente el lineal. El modelo de bosque aleatorio necesita un entrenamiento riguroso.

¿Cuál es mejor regresión logística o árbol de decisión?

Si ha estudiado un poco de estadística o aprendizaje automático, es muy probable que se haya encontrado con la regresión logística (también conocida como logit binario).

¿Qué es la unidad muerta en una red neuronal?

Una neurona muerta en términos de redes neuronales artificiales es una neurona que, durante el entrenamiento, se elimina de la variedad de datos de entrenamiento y, por lo tanto, nunca se activa durante el entrenamiento. Esto hace que sea imposible que esa neurona actualice su peso, ya que las derivadas de esos respectivos pesos serían muy pequeñas o cero.

¿El aumento de datos reduce el sobreajuste?

Como podemos ver, usando el aumento de datos se pueden generar muchas imágenes similares. Este ayuda a aumentar el tamaño del conjunto de datos y, por lo tanto, reduce el sobreajuste. La razón es que, a medida que agregamos más datos, el modelo no puede sobreajustar todas las muestras y se ve obligado a generalizar.

¿Qué es el método de abandono?

La dilución (también llamada Dropout o DropConnect) es una técnica de regularización para reducir el sobreajuste en redes neuronales artificiales mediante la prevención de coadaptaciones complejas en datos de entrenamiento. Es una forma eficiente de realizar promedios de modelos con redes neuronales. El término dilución se refiere al adelgazamiento de los pesos.

¿Qué es mejor subequipar o sobreajustar?

Es probable que el sobreajuste sea peor que el desajuste. La razón es que no existe un límite superior real para la degradación del rendimiento de generalización que puede resultar del ajuste excesivo, mientras que sí lo hay para el ajuste insuficiente. Considere un modelo de regresión no lineal, como una red neuronal o un modelo polinomial.

¿Por qué se produce el sobreajuste?

Ocurre sobreajuste cuando un modelo aprende los detalles y el ruido en los datos de entrenamiento en la medida en que afecta negativamente el rendimiento del modelo en datos nuevos. Esto significa que el ruido o las fluctuaciones aleatorias en los datos de entrenamiento son recogidos y aprendidos como conceptos por el modelo.

¿Cuál es el problema de la caja negra?

El problema de la caja negra en la inteligencia artificial

El problema de la caja negra es tradicionalmente se dice que surge cuando los sistemas informáticos que se utilizan para resolver problemas en IA son opacos.