UNIVERSIDAD TÉCNICA PARTICULAR DE LOJA MÉTODOS DE PODA DE ÁRBOLES DE CLASIFICACIÓN Por: Alexandra Cueva E.
INTRODUCCIÓN   <ul><li>Los árboles de clasificación  tienen: </li></ul><ul><li>Nodo raíz al que pertenecen todos los casos...
VENTAJAS <ul><li>A la hora de clasificar se parte desde el nodo raíz y dependiendo de los valores de  la variable predicti...
ÁRBOLES PARSIMONIOSOS <ul><li>Son árboles cuya complejidad es suficiente para resolver un problema y enfrentarse a nuevos ...
ÁRBOLES PARSIMONIOSOS <ul><li>Los árboles de clasificación se desarrollarían hasta que todos los nodos terminales sean hom...
PODA <ul><li>Es el proceso de cortar  o suprimir nodos de un árbol. </li></ul><ul><li>Tipos de Poda </li></ul><ul><li>Pre-...
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REGLAS DE PRE-PODA <ul><li>Cuando un nodo solamente contiene ejemplos de una clase, obviamente, el proceso de construcción...
POS-PODA <ul><li>Eliminar los subárboles que no contribuyen significativamente a la precisión de la clasificación </li></u...
MÉTODOS DE PODA DE ÁRBOLES <ul><li>La poda por estimación del error </li></ul><ul><li>La poda por coste-complejidad  </li>...
MÉTODOS DE PODA DE ÁRBOLES <ul><li>La poda por coste-complejidad. </li></ul><ul><li>Se puede realizar utilizando un conjun...
BIBLIOGRAFÍA <ul><li>Aprendizaje Automático conceptos básicos y avanzados.  Autor: Basilio Sierra Araujo. </li></ul><ul><l...
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Poda Arboles

  1. 1. UNIVERSIDAD TÉCNICA PARTICULAR DE LOJA MÉTODOS DE PODA DE ÁRBOLES DE CLASIFICACIÓN Por: Alexandra Cueva E.
  2. 2. INTRODUCCIÓN <ul><li>Los árboles de clasificación tienen: </li></ul><ul><li>Nodo raíz al que pertenecen todos los casos de la muestra que se quiere clasificar. </li></ul><ul><li>El resto de nodos del árbol se dividen en nodos intermedios o no terminales y terminales. </li></ul>Nodo Raíz Nodo terminal Nodo Intermedio
  3. 3. VENTAJAS <ul><li>A la hora de clasificar se parte desde el nodo raíz y dependiendo de los valores de la variable predictiva, los caso se van distribuyendo por los nodos hijos. </li></ul><ul><li>El conocimiento que se obtiene del árbol se puede representar de forma inteligible mediante reglas de decisión </li></ul><ul><li>Obedece a un criterio estadístico, puesto que para llegar a la solución establece distribuciones de probabilidad sobre las categorías de los individuos en cada uno de sus nodos. </li></ul>
  4. 4. ÁRBOLES PARSIMONIOSOS <ul><li>Son árboles cuya complejidad es suficiente para resolver un problema y enfrentarse a nuevos casos de una manera eficiente. </li></ul><ul><li>La complejidad esta determinada con el número de nodos hojas o terminales. </li></ul>……… ……… Sigue creciendo hasta que llegue hacer homogéneo los nodos terminales
  5. 5. ÁRBOLES PARSIMONIOSOS <ul><li>Los árboles de clasificación se desarrollarían hasta que todos los nodos terminales sean homogéneos y esto no es eficiente. </li></ul><ul><li>Se aplica procesamientos para hacerlos mas parsimoniosos denominados Poda </li></ul>
  6. 6. PODA <ul><li>Es el proceso de cortar o suprimir nodos de un árbol. </li></ul><ul><li>Tipos de Poda </li></ul><ul><li>Pre-poda .- Aplican un criterio según va creciendo el árbol </li></ul><ul><li>Pos-poda.- Luego de creado el árbol se decide cuales nodos no serán tomados en cuenta de acuerdo aun criterio determinado </li></ul>
  7. 7. PRE-PODA <ul><li>Su objetivo es detener el crecimiento del árbol </li></ul><ul><li>antes que se produzca. </li></ul><ul><li>El algoritmo que aplica este criterio es el CHAID. </li></ul><ul><li>Que va desarrollando nodos, a la variable independiente exigiendo un mínimo de correlación respecto a la variable dependiente. </li></ul>Y X Se pregunta si X tiene correlación con Y Si no se detiene el proceso
  8. 8. REGLAS DE PRE-PODA <ul><li>Cuando un nodo solamente contiene ejemplos de una clase, obviamente, el proceso de construcción del árbol de decisión ha finalizado </li></ul><ul><li>Se puede establecer de antemano una cota de profundidad para no construir árboles excesivamente complejos </li></ul><ul><li>Cuando nos encontramos un nodo con menos de X ejemplos detenemos el proceso de obtención del árbol. </li></ul>
  9. 9. POS-PODA <ul><li>Eliminar los subárboles que no contribuyen significativamente a la precisión de la clasificación </li></ul><ul><li>Y los algoritmos que aplican este criterio son. </li></ul><ul><ul><ul><li>CART </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>C4.5 </li></ul></ul></ul>Se elimina x por que no tiene mayor aporte X
  10. 10. MÉTODOS DE PODA DE ÁRBOLES <ul><li>La poda por estimación del error </li></ul><ul><li>La poda por coste-complejidad </li></ul><ul><li>La poda pesimista. </li></ul><ul><li>La poda por estimación del error </li></ul><ul><li>Un nodo se poda si el error de resustitución del nodo considerado como hoja es menor que el error de resustitución del subárbol cuya raíz es el nodo. </li></ul><ul><li>Esta técnica de poda es usada por el algoritmo CART. </li></ul>
  11. 11. MÉTODOS DE PODA DE ÁRBOLES <ul><li>La poda por coste-complejidad. </li></ul><ul><li>Se puede realizar utilizando un conjunto de prueba independiente del conjunto de entrenamiento o validación cruzada </li></ul><ul><li>La poda pesimista </li></ul><ul><li>Esta técnica utiliza sólo el conjunto de casos de entrenamiento con los que se construye el árbol, con lo que nos ahorramos tener que reservar casos para realizar la simplificación del árbol. </li></ul>
  12. 12. BIBLIOGRAFÍA <ul><li>Aprendizaje Automático conceptos básicos y avanzados. Autor: Basilio Sierra Araujo. </li></ul><ul><li>Árboles de Decisión disponible en WWW: http://elvex.ugr.es/etexts/spanish/proyecto/cap6.pdf </li></ul>

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