Cuando hablamos de Inteligencia Artificial, siempre pensamos en mencionar el Aprendizaje de Máquina. El ML, como lo llaman la mayoría de los desarrolladores tecnológicos, es una rama de la IA que se centra en utilizar algoritmos y datos para conseguir que la máquina empiece a imitar a un humano. Con la ayuda del aprendizaje de máquina, los desarrolladores tecnológicos también permiten a las máquinas mejorar su precisión.
Cuando se trabaja en Aprendizaje de Máquina, los aspectos más importantes con los que todo el mundo se encuentra son el árbol de toma de decisiones y el árbol de decisiones Sklearn. Antes de discutir en detalle el Árbol de decisión de Scikit-Learn o Sklearn, vamos a explorar la importancia de crear un árbol de toma de decisiones en el aprendizaje de máquina:
- Los árboles de toma de decisiones proporcionan un modelo transparente que cualquier experto y no experto puede entender.
- La naturaleza inherente de los árboles de toma de decisiones es realizar una selección de funciones durante el proceso de aprendizaje, lo que permite una identificación natural de las variables más relevantes.
- Los árboles de toma de decisiones suelen utilizarse para captar relaciones no lineales dentro de los datos.
En esta guía detallada, discutiremos la importancia del árbol de toma de decisiones de Scikit-Learn y cómo puedes hacer uno utilizando las plantillas gratuitas que proporciona EdrawMind.
En este artículo
Qué es un árbol de toma de decisiones
Como su nombre indica, un árbol de toma de decisiones es un modelo jerárquico que los expertos en tecnología suelen utilizar para tomar decisiones importantes. Un árbol de toma de decisiones detallado consta de nodos que representan decisiones, ramas subsiguientes que representan posibles resultados y hojas que representan la decisión final que se seleccionó basándose en múltiples sesiones de lluvia de ideas.
Para entender cómo toma decisiones un árbol de toma de decisiones, primero necesitamos clasificarlo en dos segmentos: Nodos de división y Nodos de hoja.
1. Nodos de división
Como la mayoría de los modelos jerárquicos, los árboles de toma de decisiones empiezan en el nodo raíz y toman decisiones dividiendo repetidamente los datos en diferentes subconjuntos más pequeños. Esta división se realiza en función de los valores de las funciones que contienen estos subconjuntos.
Una vez creados los subconjuntos, pasamos a los nodos internos. Estos nodos internos prueban funciones específicas (preasignadas), y luego las ramas representan los posibles valores que pueden tomar esas funciones.
2. Nodos Hoja
El proceso recursivo continúa hasta que se cumple un criterio de parada. Estos criterios pueden ser cualquier cosa, desde encontrar la solución a un problema hasta alcanzar un determinado número de puntos de datos en una hoja.
Como ya se ha dicho, los nodos hoja contienen la decisión final basada en la clasificación mayoritaria de los puntos de datos de esa hoja concreta.
Como puedes ver, el árbol de toma de decisiones es una herramienta importante a la hora de tomar una decisión definitiva y tiene varias ventajas.
3. Ventajas del árbol de toma de decisiones
- Proporciona una estructura transparente y fácil de entender que representa el proceso global de toma de decisiones.
- La mayoría de los desarrolladores lo utilizan en aquellas situaciones en las que la interpretabilidad es muy importante.
- Los árboles de toma de decisiones pueden modelar fácilmente relaciones complejas y no lineales en datos significativos.
Dicho esto, los árboles de toma de decisiones también tienen algunas desventajas.
4. Limitaciones de los árboles de toma de decisiones
- Hay casos en los que los árboles de toma de decisiones son propensos al sobreajuste.
- Pequeños cambios en los datos pueden proporcionarte una estructura de árbol completamente distinta, y dicha inestabilidad es muy sensible a las variaciones del modelo de entrenamiento.
Qué es Scikit-Learn
Scikit-Learn es una biblioteca de aprendizaje de máquina ampliamente utilizada que ofrece una serie de algoritmos y herramientas que contribuyen al éxito general del aprendizaje de máquina en el lenguaje de programación Python. Scikit-Learn es una biblioteca de código abierto que proporciona importantes herramientas para el análisis y modelado de datos. La mayoría de los desarrolladores de Python utilizan Scikit-Learn por la eficacia con que proporciona algoritmos de aprendizaje de máquina y modelos de preprocesamiento de datos.
La biblioteca Python Scikit-Learn se basa en NumPy, SciPy y Matplotlib, y mejora las capacidades de visualización y computación pesada.
Para comprender Scikit-Learn en detalle, revisemos primero algunos de sus algoritmos más populares.
Algoritmos populares en Scikit-Learn
1. Aprendizaje supervisado:
Incluye modelos lineales, como la regresión logística y lineal, y métodos de ensamblaje, como Random Forests, AdaBoost, Gradient Boosting y Nearest Neighbors para tareas de clasificación y regresión.
2. Aprendizaje no supervisado:
Algunos de los algoritmos de aprendizaje no supervisado que se incluyen en Scikit-Learn son la agrupación, que incluye K-Means, DBSCAN y la agrupación jerárquica para agrupar puntos de datos similares, y la reducción de la dimensionalidad, en la que utilizamos el análisis de componentes principales, o ACP, para reducir el número de funciones y garantizar al mismo tiempo que se conservan las varianzas originales de los datos.
3. Selección y evaluación de modelos:
Aquí tenemos dos tipos de algoritmos: la validación cruzada, que proporciona herramientas para evaluar el rendimiento de los modelos mediante la validación cruzada k-fold, y el ajuste de hiperparámetros, que ayuda a optimizar los modelos mediante la búsqueda en cuadrícula y aleatoria.
Cuando se trata de aprendizaje de máquina, la biblioteca avanzada Scikit-Learn es considerada muy importante. Algunas de las ventajas de utilizarlo son:
- Ofrece una interfaz fácil de usar que ayuda a los principiantes a iniciarse en algoritmos complejos.
- La comunidad en línea de Scikit-Learn es muy activa, así que uno puede conseguir fácilmente apoyo y recursos para su trabajo.
- Se integra fácilmente con otras bibliotecas de Python, como Pandas, para la manipulación de datos.
- También es totalmente compatible con marcos populares como PyTorch y TensorFlow.
Cómo hacer el árbol de toma de decisiones de Sklearn
Paso 1:Nodo de inicio
Empieza a construir el árbol de toma de decisiones de Sklearn añadiendo un nodo "Inicio". Si utilizas una herramienta como EdrawMind, puedes dirigirte a la página de inicio > Nuevo > Mapa mental y empezar a renombrar el Tema principal con el nodo "Inicio".
Paso 2:Preparación de datos
Ahora, añade un nodo de proceso que represente cómo estamos preparando el conjunto de datos. Puedes conectarlo al nodo "Inicio". La fase de preparación de datos también incluye un proceso para las tareas de preparación de datos, como la codificación de variables categóricas y la división de los datos en variables objetivo.
Paso 3:Nodo Conectores
Añade otro nodo de proceso que represente cómo estamos dividiendo los datos en conjuntos de prueba y de entrenamiento. Utiliza los conectores incorporados de EdrawMind para conectar este nodo con el paso de preparación de datos.
Paso 4:Crear un modelo de árbol de toma de decisiones
A partir de este modelo de árbol de toma de decisiones, añade dos ramas: Sí (si piensas crear el modelo) y No (si decides lo contrario). Al entrenar el modelo, incluye un nodo de proceso para entrenar el modelo de árbol de toma de decisiones y conéctalo a la rama Sí del modelo de decisión. Si haces predicciones utilizando el modelo de decisión entrenado, conéctalo a la rama No.
Paso 5:Evaluar y finalizar
Puedes evaluar el nodo del proceso realizando diferentes métricas, como la precisión y el recuerdo. Al final, concluye el diagrama de flujo añadiendo el nodo "Fin", que indicaría el final del proceso global.
Plantillas de árbol de toma de decisiones Sklearn
Para que comprendas mejor el árbol de toma de decisiones de Sklearn, te presentamos dos plantillas.
En la primera plantilla de árbol de toma de decisiones Sklearn, el proceso de toma de decisiones se basa en la longitud del pétalo de la función y en un valor de Gini. Los nodos presentados en esta plantilla tienen la base de datos inicial con 150 muestras que se distribuyen uniformemente entre tres clases. Si la condición relativa a la longitud de los pétalos es cierta, indicaría un umbral y el subconjunto resultante tiene una impureza de Gini de 0,0. Si la condición es falsa, el árbol de toma de decisiones consideraría además la anchura del pétalo de la pluma y clasificaría las instancias en dos subconjuntos.
abajo. 
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En la segunda plantilla de árbol de decisiones de Sklearn, abordamos la posibilidad de sufrir un infarto. El Nodo Raíz de este Árbol de Toma de Decisiones de Sklearn gira en torno a la Edad del individuo. El primer nodo de decisión especifica que si la Edad es exactamente 18, se divide en dos segmentos en función de su peso. Si el peso de la persona es inferior a 60, la clasificación se menciona en la plantilla, y si el peso es superior a 60, suponemos que existe un Riesgo Elevado de padecer un problema relacionado con el corazón. A continuación, hemos clasificado aún más este árbol de toma de decisiones en función de su edad y de su hábito de fumar.
Dichas ramas demuestran el proceso jerárquico de toma de decisiones del Árbol de Decisión Sklearn que se utiliza habitualmente para la segmentación y las clasificaciones. Estas plantillas de árbol de toma de decisiones de Sklearn están disponibles en EdrawMind y se pueden descargar fácilmente para personalizarlas.
Conclusión
Sklearn Árbol de decisiones es una potente herramienta para el aprendizaje de máquina en el lenguaje de programación Python. Como vimos en este detallado artículo, la implementación de Scikit-learn ayuda a los desarrolladores a comunicar complejos procesos de decisión. En resumen, el árbol de toma de decisiones Sklearn es una herramienta importante que maneja los datos que faltan y es compatible con los métodos de conjunto. Si quieres hacer diagramas de este tipo, siempre puedes utilizar EdrawMind. La herramienta se considera la mejor opción para hacer árboles de toma de decisiones y encontrarás varias opciones de conexión que te ayudarán a crear diferentes muestras de nodos y hojas.
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