Árboles de Clasificación
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Este documento describe los principales algoritmos y métodos para la construcción de árboles de clasificación, incluyendo AID, CART, CHAID, C4.5, ID3 y árboles bayesianos. Explica que los árboles de clasificación representan el conocimiento obtenido en el aprendizaje inductivo de manera sencilla, y que consisten en nodos, ramas y hojas. El proceso de construcción de un árbol implica la partición recursiva de los datos hasta alcanzar nodos homogéneos.
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ÁRBOLES DE CLASIFICACIÓN
Este documento describe los árboles de clasificación, incluyendo su definición, estructura, proceso de construcción y algoritmos comunes. Los árboles de clasificación son métodos de aprendizaje supervisado que generan reglas de clasificación dividiendo recursivamente los datos en subgrupos hasta alcanzar la homogeneidad. El documento también presenta un ejemplo para ilustrar cómo se construye un árbol de clasificación y cómo se selecciona la variable de división óptima en cada nodo.
Cuadro dalia
El documento proporciona información sobre hojas de control e histogramas. Las hojas de control se usan para recopilar datos de forma ordenada según categorías, mientras que los histogramas muestran la distribución de frecuencias de valores mediante barras. Ambas herramientas permiten analizar procesos, identificar variaciones y comparar datos con límites de especificación de forma visual.
Histograma y boxplot
Este documento explica los histogramas de frecuencia y diagramas de caja (boxplots). Define un histograma como un gráfico de barras verticales que describe el comportamiento de un conjunto de datos. Explica cómo construir un histograma e interpretar sus resultados. También define un diagrama de caja como un resumen gráfico que muestra la forma, tendencia central y variabilidad de una muestra. Detalla los pasos para construir un diagrama de caja e interpretar sus componentes.
Presentación histogramas y diagramas de relación
Presentación enfocada en dos herramientas para la mejora de la Calidad: Histogramas y Diagramas de Relación. Contiene un ejemplo práctico de la aplicación de cada una.
Estadistica
Este documento describe diferentes tipos de distribución de frecuencias y métodos gráficos para representar datos estadísticos. Explica frecuencias absolutas, relativas y acumuladas, así como la distribución de frecuencias agrupadas. Luego, detalla gráficos circulares, de barras, histogramas, polígonos de frecuencias y polígonos de frecuencias acumuladas; y sus ventajas y desventajas para visualizar datos. Finalmente, incluye un comentario personal sobre la importancia de la estadística
Datos agrupados y no agrupados
Este documento explica conceptos básicos de estadística como datos agrupados y no agrupados, definición de gráficas, tipos de gráficas como barras, sectores y dispersión, y procedimientos para construir histogramas, polígonos de frecuencia, ojivas y diagramas. También cubre ordenamiento de datos en tablas de clases y frecuencias para datos agrupados y no agrupados. El objetivo es hacer más fácil la comprensión de estos conceptos estadísticos fundamentales.
11 Estadistica Descriptiva
Este documento habla sobre la organización y representación gráfica de datos estadísticos. Explica que una vez recolectados los datos en bruto, estos deben organizarse en tablas de frecuencias o distribuciones de frecuencias para analizar patrones. Luego, los gráficos como histogramas, polígonos y ojivas permiten visualizar la información de manera global. Finalmente, introduce conceptos como media, mediana y moda para medir tendencias centrales en los datos, y medidas de dispersión para cuantificar su variabilidad.
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Árboles de decisión, medidas de impurezas, overfitting.pptx
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Árboles de Clasificación
- 6. Aprendizaje. Consiste en la construcción del árbol a partir de un conjunto de prototipos, S. Constituye la fase más compleja y la que determina el resultado final. A esta fase dedicamos la mayor parte de nuestra atención
- 7. Clasificación . Consiste en el etiquetado de un patrón, X , independiente del conjunto de aprendizaje. Se trata de responder a las preguntas asociadas a los nodos interiores utilizando los valores de los atributos del patrón X . Este proceso se repite desde el nodo raíz hasta alcanzar una hoja, siguiendo el camino impuesto por el resultado de cada evaluación.