Árbol de Decisión
Un árbol de decisión es un método interpretable de clasificación y regresión, formalizado por Breiman, Friedman, Olshen y Stone en su marco CART de 1984, que particiona los datos con reglas jerárquicas de tipo "si-entonces". Cada división envía observaciones por una rama u otra hasta que se lee una predicción en la hoja.
Leer el método completo
Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+31 more
Fuentes
- Breiman, L., Friedman, J.H., Olshen, R.A. & Stone, C.J. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth. DOI: 10.1201/9781315139470 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 1). Decision Tree (CART — Classification and Regression Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/decision-tree
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Regresión LogísticaEstadística para la investigación↔ compare
- Naive BayesAprendizaje automático↔ compare
- Random ForestAprendizaje automático↔ compare
- Máquina de Vectores de Soporte (Clasificación)Aprendizaje automático↔ compare
- XGBoostAprendizaje automático↔ compare
Citado por
¿Has visto un problema en esta página? Infórmanos o sugiere una corrección →