Este documento describe árboles de decisión basados en inducción, que son modelos de predicción utilizados en inteligencia artificial. Explica cómo se construyen diagramas lógicos representando una serie de condiciones sucesivas a partir de una base de datos. También describe el algoritmo ID3 para construir árboles de decisión intentando discriminar entre casos positivos y negativos basándose en conceptos como entropía y ganancia de información.
2. Arboles de decisión Modelo de predicción utilizado en la inteligencia artificial Dada una base de datos se construyen diagramas de construcciones lógicas, que representan y categorizan una serie de condiciones que ocurren de forma sucesiva
5. ID3 Trata de construir un árbol que discrimine de entre casos “positivos” y casos “negativos”. no yes Hair Length <= 5?
6. Entropía Incertidumbre que hay en un sistema. Ante una cierta situación, la probabilidad de que ocurra cada uno de los posibles resultados. 0000000 0 101011010 ?
7. Ganancia Permite medir la información proporcionada por un atributo. Que tanto influye ese atributo.