Revisión de los árboles de clasificación y regresión (CART)

Dependiendo del problema, el propósito básico de un estudio de clasificación puede ser producir una correcta clasificación o descubrir la estructura predictiva del problema. Si nuestro objetivo es lo último, entonces estamos tratando de entender qué variables o interacciones de variables describen el fenómeno, esto es, dar caracterizaciones simples de las condiciones que determinan cuándo un objeto está en una clase más que en otra. Los Árboles de Clasificación y Regresión, en inglés Classification and Regression Trees (CART), deben su desarrollo a L. Breiman, J. Friedman, R. Olshen y C. Stone, autores del libro del mismo nombre, publicado en 1984 [Breiman y otros, 1984]. El objetivo de este artículo es dar a conocer desde el punto de vista teórico en qué consiste esta técnica de clasificación.

• Fecha de publicación: 2012
• Institución: Corporación Universitaria Americana
• Repositorio: Repositorio Corporación Universitaria Americana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.americana.edu.co:001/524
• Acceso en línea: https://repositorio.americana.edu.co/; https://repositorio.americana.edu.co/handle/001/524
• Palabra clave: Clasificador; Partición; Árbol de clasificación; Árbol de regresión; Nodo; Hoja; Impureza; Validación cruzada; Sorter; Partition; Classification tree; Regression tree; Node; Leaf; Impurity; Cross validation
• Rights: openAccess
• License: Todos los derechos reservados Corporación Universitaria Americana. 2012