Nodo Data

Introducción a los Árboles de Decisión Los árboles de decisión son modelos de aprendizaje supervisado utilizados tanto para clasificación como para regresión. Su estructura recuerda a un árbol invertido, donde cada nodo interno representa una "prueba" en un atributo, cada rama representa el resultado de la prueba, y cada hoja representa una clase o un valor de salida.   Conceptos Fundamentales: 1.     Nodo raíz: Es el Nodo superior de árbol, que representa la variable inicial sobre la que se hará la     primera partición de nuestro conjunto de datos. 2.    . Nodos Internos: Representan las “Pruebas” sobre los atributos (características) de los datos. 3 .   . Hojas: Representan las predicciones o categorías finales. 4.   Ramas: son las conexiones entre nodos y representan el resultado de las pruebas de los nodos internos. Construccion del Arbol El proceso de construcción de un árbol de decisión implica seleccionar el mejor atributo en cada paso para dividir el con