¿Cómo se interpretan y visualizan los resultados de un árbol de clasificación o regresión?

1 La estructura de una CART

Un CART es un árbol binario que consta de nodos, ramas y hojas. Un nodo es un punto donde los datos se dividen en dos subconjuntos basados en una característica y un umbral. Una rama es una conexión entre dos nodos, y una hoja es un nodo terminal que representa un resultado o una predicción. El nodo raíz es el primer nodo que divide todo el conjunto de datos, y los nodos internos son los que dividen aún más los subconjuntos. La profundidad de un árbol es el número de divisiones desde el nodo raíz hasta las hojas.

2 Cómo leer una CART

Para leer un CART, comienza desde el nodo raíz y sigue las ramas de acuerdo con las reglas o criterios. Por ejemplo, si el nodo raíz divide los datos en función de la característica X y el umbral 10, siga la rama izquierda si X <= 10, y la rama derecha si X > 10. Repita este proceso hasta llegar a un nodo hoja, que le da el resultado o la predicción para ese subconjunto de datos. Para un árbol de clasificación, el resultado es una etiqueta de clase, y para un árbol de regresión, el resultado es un valor numérico.

3 Cómo visualizar una CART

Para visualizar un CART, puede usar varias herramientas y bibliotecas, como scikit-learn, rpart o plotly en Python o R. Estas herramientas pueden ayudarle a generar una representación gráfica de un CART, donde cada nodo está etiquetado con la característica y el umbral, y cada hoja está etiquetada con el resultado o la predicción. También puede personalizar la apariencia del árbol, como el color, la forma, el tamaño y la fuente de los nodos y las hojas. Algunas herramientas también pueden mostrarle la distribución de los datos o las métricas de rendimiento del árbol, como la precisión, el error o la impureza.

4 Cómo interpretar una CART

Para interpretar un CART, puede utilizar varios métodos y técnicas, como la poda, la importancia de las características o las rutas de decisión. La poda es una forma de reducir la complejidad y el sobreajuste de un árbol eliminando algunos nodos o ramas que no contribuyen mucho a la precisión o al error. La importancia de la característica es una forma de medir cuánto contribuye cada característica a la división de los datos o la predicción del resultado. Las rutas de decisión son una forma de rastrear las reglas o criterios que conducen a un resultado o predicción específica para una observación o instancia determinada.

5 Cómo mejorar un CART

Para mejorar un CART, puede utilizar varios parámetros y opciones, como el criterio, el máximo_profundidad, el mínimo_Muestras_split, o el mínimo_Muestras_hoja. El criterio es la función que determina cómo dividir los datos en cada nodo, como el índice de Gini o la entropía para la clasificación, o el error cuadrático medio o el error absoluto medio para la regresión. El máximo_La profundidad es el número máximo de divisiones desde el nodo raíz hasta las hojas, que controla la complejidad y el sobreajuste del árbol. El mínimo_Muestras_Split es el número mínimo de muestras necesarias para dividir un nodo, lo que evita demasiadas divisiones o divisiones demasiado pequeñas. El mínimo_Muestras_La hoja es el número mínimo de muestras requeridas para estar en un nodo foliar, lo que evita demasiadas hojas o demasiado escasas.

6 Cómo comparar y contrastar CART

Para comparar y contrastar CART con otros métodos de aprendizaje automático, puede utilizar varios aspectos y criterios, como las ventajas, las desventajas, las suposiciones o las aplicaciones. Algunas de las ventajas de CART son que son fáciles de entender e interpretar, pueden manejar características categóricas y numéricas, pueden lidiar con valores faltantes y valores atípicos, y pueden capturar relaciones e interacciones no lineales. Algunas de las desventajas de CART son que son propensos al sobreajuste y la inestabilidad, pueden estar sesgados hacia características con más niveles o valores, pueden tener una alta varianza y un sesgo bajo, y pueden ser sensibles al ruido y pequeños cambios en los datos. Algunos de los supuestos de CART son que los datos son independientes y distribuidos de manera idéntica, que las características son relevantes e informativas, y que las divisiones son binarias y ortogonales. Algunas de las aplicaciones de CART se encuentran en dominios como medicina, finanzas, marketing o educación.