3. Árbol de Decisión

¿Qué es un árbol de decisión?

Es una estructura jerárquica que divide datos en subconjuntos basados en condiciones.

• Nodo raíz: Punto inicial de división.
• Nodos internos: Divisiones intermedias.
• Hojas: Resultados finales.

Aplicaciones:

• Clasificación: Predecir categorías.
• Regresión: Predecir valores continuos.

Implementación (en el archivo):

Pendiente de desarrollo. Incluir:

• Importación:

  from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # clasificacion
  from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor, plot_tree # regresion
  

• Entrenamiento:

  clf = DecisionTreeClassifier()
  clf.fit(X_train, y_train)
  
  

• Visualización (opcional):

  from sklearn.tree import plot_tree
  plot_tree(clf)
  
  

4. Notas adicionales

• Bibliotecas usadas:
  • pandas: Manejo de estructuras tabulares (no se utiliza en profundidad en este archivo).
  • numpy: Operaciones matemáticas.
  • seaborn y matplotlib: Gráficas.
• Visualizaciones:
  • A lo largo del archivo, se integran gráficas para representar datos y modelos.

Tareas para completar el archivo: