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1.
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¿Qué es un árbol de decisión?
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Un modelo de predicción que utiliza un gráfico o árbol de decisiones para representar decisiones y sus posibles consecuencias, incluyendo resultados, costos y utilidad.
2.
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¿Qué es la poda en un árbol de decisión?
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Es el proceso de eliminar nodos del árbol para reducir su complejidad y mejorar su capacidad de generalización.
3.
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¿Qué es la ganancia de información?
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Una medida que se utiliza para determinar qué variable dividirá mejor los datos en un árbol de decisión, calculando la reducción de la entropía.
4.
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¿Qué es el índice de Gini?
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Una métrica que se utiliza para medir la impureza de un nodo en un árbol de decisión, donde un valor de 0 indica pureza total.
5.
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¿Qué representa un nodo hoja en un árbol de decisión?
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Un resultado final o una clase de decisión, donde no hay más divisiones posibles.
6.
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¿Cómo se elige la mejor variable para dividir los datos en un árbol de decisión?
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Se evalúan las variables utilizando métricas como la ganancia de información o el índice de Gini para seleccionar la que mejor separa los datos.
7.
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¿Qué sucede si un árbol de decisión es demasiado complejo?
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Puede sobreajustarse a los datos de entrenamiento, lo que resulta en un rendimiento deficiente en datos no vistos.
8.
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¿Qué es un nodo interno en un árbol de decisión?
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Un nodo que representa una pregunta o condición que divide los datos en subgrupos.
9.
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¿Qué es el reentrenamiento en el contexto de árboles de decisión?
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Es el proceso de actualizar el árbol con nuevos datos para mejorar su precisión y relevancia.
10.
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¿Qué significa que un árbol de decisión sea 'binario'?
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Significa que cada nodo tiene exactamente dos ramas o hijos, representando dos posibles decisiones.
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