Los árboles de decisión son modelos de aprendizaje automático que permiten a las máquinas aprender a tomar decisiones de forma similar al razonamiento humano. Utilizan una estructura de árbol compuesta por nodos, ramas y hojas para representar reglas de decisión.
Los nodos simbolizan atributos o características, las ramas los posibles valores y las hojas la decisión final tras evaluar las reglas. Esta estructura facilita la interpretación por humanos.
Entre sus principales ventajas se encuentran la capacidad de modelar problemas complejos de clasificación, el manejo de datos numéricos y categóricos, y la existencia de algoritmos eficientes para su construcción automática.
Los árboles de decisión son cruciales en el campo del aprendizaje automático, ya que constituyen la base de numerosos sistemas expertos de inteligencia artificial, desde diagnósticos médicos hasta filtros de spam.
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