Fundamentos del aprendizaje automático

Los algoritmos de aprendizaje basados ​​en árboles se consideran uno de los mejores y más utilizados métodos de aprendizaje supervisado, ya que potencian los modelos predictivos con alta precisión, estabilidad y facilidad de interpretación. A diferencia de los modelos lineales, mapean bastante bien las relaciones no lineales. Son adaptables para resolver cualquier tipo de problema (clasificación o regresión).

CHAID y CART son los dos tipos más antiguos de Decisárboles de iones. También son los tipos más comunes de árboles de decisión que se utilizan en la industria hoy en día, ya que son muy fáciles de entender y, al mismo tiempo, son bastante diferentes entre sí. En esta publicación, aprenderemos sobre toda la información fundamental necesaria para comprender estos dos tipos de árboles de decisión.