10 Árboles de decisión
Los árboles de decisión son una familia de modelos ampliamente utilizados en aprendizaje supervisado para tareas de clasificación y regresión. Su popularidad radica en su capacidad para representar de manera intuitiva la toma de decisiones mediante una estructura jerárquica de reglas. A diferencia de otros modelos que buscan construir representaciones algebraicas complejas, los árboles de decisión dividen iterativamente el espacio de características en regiones homogéneas, facilitando la interpretación y el análisis de los resultados.
Desde una perspectiva computacional, un árbol de decisión se construye mediante un proceso recursivo de particionamiento de los datos basado en criterios de impureza, como la entropía, el índice de Gini o el error cuadrático medio, dependiendo de si la tarea es de clasificación o regresión. En cada nodo, el algoritmo selecciona la característica que mejor separa los datos según una medida de ganancia, generando una estructura ramificada que guía la asignación de nuevas observaciones a categorías o valores específicos.
A diferencia de modelos como las máquinas de soporte vectorial, que optimizan fronteras de decisión en un espacio de características, los árboles de decisión generan reglas explícitas que permiten descomponer el problema en una secuencia de decisiones binarias. Esta propiedad hace que sean modelos interpretables y fáciles de visualizar, aunque pueden volverse susceptibles al sobreajuste si no se regulan adecuadamente mediante técnicas como la poda o la limitación de la profundidad del árbol.
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