Introducción a los Árboles de Decisión
En este video se define el concepto de árboles de decisión, utilizando ejemplos visuales para ilustrar su estructura y funcionamiento. Un árbol de decisión comienza con un nodo raíz, donde se realizan preguntas que abren otros nodos, denominados nodos interiores. Al llegar a un nodo que especifica la clase o tipo de dato buscado, se le llama hoja.
Clasificación de Correos
Se presenta un caso práctico sobre la clasificación de correos electrónicos como spam o no spam, basado en atributos como:
- Palabras sospechosas en el contenido del correo.
- Remitente desconocido.
- Presencia de imágenes.
Proceso de Clasificación
Al realizar preguntas sobre los atributos, se pueden clasificar los correos en dos grupos: spam y no spam. Por ejemplo, al preguntar si hay palabras sospechosas, se logra una separación clara entre las clases. En contraste, preguntar sobre el remitente desconocido no proporciona una clasificación efectiva, lo que indica que la variable de palabras sospechosas tiene mayor ganancia de información.
Ganancia de Información
La ganancia de información es un concepto clave en los árboles de decisión, ya que ayuda a determinar qué variable es más efectiva para clasificar los datos de manera homogénea. En este contexto, se busca maximizar la separación de las clases para mejorar la precisión del modelo de clasificación. Para entender mejor cómo se aplican estos conceptos en el ámbito del machine learning, puedes consultar nuestra guía sobre Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande: ¿Qué son y cómo funcionan?. Además, si estás interesado en la automatización de procesos, te recomendamos leer sobre Cómo Automatizar el Envío de Mensajes en WhatsApp: Guía Completa, que también utiliza técnicas de clasificación en su enfoque.
muy bien señores estudiantes continuamos entonces definiendo lo que es un árbol edición
una vez visto el ejemplo proporcionado anteriormente en esta imagen que tenemos aquí podemos
ver básicamente lo que es un árbol de decisión vemos un árbol de edición contiene un nodo
que se denomina normalmente a raíz a medida que se van haciendo preguntas sobre ese nodo se van abriendo otros
nodos de acuerdo a la respuesta que se van dando esos nodos se llaman interiores
cuando uno llega finalmente a un nodo que yá específica la clase
o el tipo de dato que se está buscando esos nodos se llaman hojas específicamente estos dos árboles de
decisión que aparecen en estas imágenes sirven para clasificar si un correo que se recibe es spam o no
es spam de acuerdo a que de acuerdo a ciertas preguntas que se van haciendo
en cuanto al contenido del correo entonces cómo podemos definir lo que es un árbol de decisión es un método de
segmentación progresiva qué sirve para qué y resolver problemas de discriminación o
de clasificación en un conjunto de datos lo que el árbol procura es que los datos queden separados de la mejor manera
posible o más específicamente de la manera más homogénea posible trata de crear conjuntos o grupos de los datos
homogéneos ahora veamos el data set referente al árbol que clasifica correo como el pan o
no es pan vemos que estamos trabajando sobre tres atributos que son
si tiene palabras sospechosas el correo si el remitente es desconocido si contiene imágenes el correo en base a
eso pues ya tenemos correos que han sido clasificados como spam o como no spam ahora
volviendo nuevamente a hacer la comparación con el ejemplo anterior del juego de adivina quién y qué pasa si
nosotros preguntamos por la variable de palabras sospechosas al principio automáticamente
y yo voy a tener clasificaciones en dos conjuntos una para cuando si hay palabras
sospechosas en el correo y otra para cuando no hay y si nos damos cuenta automáticamente reordenando los datos ya
tenemos los datos clasificados en spam o no spam que no es más que el árbol pequeñito
que teníamos en la diapositiva anterior de acuerdo pero por ejemplo qué sucede si
preguntamos por la variable de remitente desconocido fíjense muy bien que si nosotros
hacemos la pregunta por esa variable automáticamente no vamos a tener una separación de la
clase como cuando se pregunta por variable sospechosa si nos damos cuenta y a la clase queda entre mezclada
entonces supongo que es claro que podemos ver que esta variable de palabra sospechosa se
para mejor la clase la variable remitente es conocido entonces que podemos decir qué
palabra sospechosa tiene más ganancia de información que la variable remitente desconocido y eso es lo que vamos a
tratar ahora de definir qué es ganancia de información en una variable en un árbol de decisión
Un árbol de decisión es un modelo de segmentación que se utiliza para resolver problemas de clasificación y discriminación en conjuntos de datos. Funciona mediante la creación de nodos que representan preguntas sobre los datos, donde cada respuesta lleva a otros nodos hasta llegar a un nodo hoja que indica la clase o tipo de dato que se está buscando.
Para clasificar correos, un árbol de decisión utiliza atributos como la presencia de palabras sospechosas, si el remitente es desconocido y si el correo contiene imágenes. A través de preguntas sobre estos atributos, el árbol segmenta los correos en dos grupos: spam y no spam.
El nodo raíz es el punto de partida del árbol donde se realiza la primera pregunta. Los nodos interiores son aquellos que representan preguntas adicionales basadas en las respuestas anteriores. Las hojas son los nodos finales que indican la clasificación o resultado del proceso de decisión.
La ganancia de información es una medida que indica cuánta información se obtiene al dividir un conjunto de datos en función de una variable. En el contexto de un árbol de decisión, se utiliza para determinar qué atributo es más efectivo para clasificar los datos, ayudando a seleccionar las preguntas que mejor separan las clases.
Elegir la variable correcta es crucial porque determina la eficacia del árbol en la clasificación. Algunas variables, como las palabras sospechosas, pueden proporcionar una mejor separación de las clases que otras, como el remitente desconocido, lo que impacta directamente en la precisión del modelo.
En el video se consideran tres atributos principales para clasificar correos electrónicos: la presencia de palabras sospechosas, si el remitente es desconocido y si el correo contiene imágenes. Estos atributos ayudan a determinar si un correo es spam o no.
El concepto de árbol de decisión se relaciona con el juego 'Adivina Quién' porque ambos implican hacer preguntas para clasificar o identificar un objeto. En el juego, las preguntas ayudan a reducir las opciones, similar a cómo un árbol de decisión segmenta datos en función de respuestas a preguntas específicas.
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