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¿Qué es un árbol de decisión en el aprendizaje automático?<end_of_turn>
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Un árbol de decisión es una estructura de árbol similar a un diagrama de flujo donde un nodo interno representa una característica (o atributo), la rama representa una regla de decisión y cada nodo hoja representa el resultado.
En el análisis de decisiones, se utilizan un árbol de decisiones y el diagrama de influencia estrechamente relacionado como herramienta visual y analítica de apoyo a las decisiones, donde se calculan los valores esperados (o la utilidad esperada) de las alternativas en competencia.
Un árbol de decisión consta de tres tipos de nodos:
- Nodos de decisión, normalmente representados por cuadrados.
- Nodos de probabilidad: normalmente representados por círculos
- Nodos finales: normalmente representados por triángulos.
Los árboles de decisión se utilizan comúnmente en la investigación y gestión de operaciones. Si, en la práctica, las decisiones deben tomarse en línea sin recordarlas con un conocimiento incompleto, un árbol de decisiones debe ir acompañado de un modelo de probabilidad como modelo de mejor elección o algoritmo de modelo de selección en línea.<end_of_turn><eos>