Lección 12 del curso Árboles de Decisión.
En la lección anterior vimos las ventajas que ofrecen los árboles de decisión al momento de resolver problemas de regresión o de clasificación en el Machine Learning.
Así que en esta última lección del curso nos veremos las limitaciones que tienen estos árboles de decisión lo que nos permitirá entender en cuáles situaciones resulta recomendable usarlos y en cuáles no:
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En esencia, la principal desventaja de los árboles de decisión es el hecho de que por naturaleza se trata de modelos que tienden sobre-ajustarse a los datos. Y esto hace que casi siempre tengamos que usar técnicas de regularización (como la poda o el ajuste de hiperparámetros del árbol) para reducir este «overfitting» y lograr mejorar las predicciones con datos nuevos.
Además, otra desventaja asociada a este «overfitting» es que los árboles de decisión generalmente serán altamente sensibles a ligeras variaciones en los datos.
Así que teniendo en cuenta estas limitaciones y las ventajas discutidas en la lección anterior, podemos concluir que es recomendable usar árboles de decisión cuando abordemos problemas de regresión o clasificación que requieran de un modelo interpretable o relativamente simple, es decir, cuando tengamos sets de datos relativamente «pequeños» (unos cuantos cientos o de miles de datos).
Y con esto hemos culminado este curso de Árboles de Decisión en donde hemos visto qué son, cómo entrenar y cómo generar predicciones con este tipo de árboles, así como las técnicas que nos permiten reducir el sobre-ajuste presente en estos modelos.
Como siempre los invito a contactarme a través de la Intranet para que me compartan sus comentarios de este curso así como sus sugerencias para seguir mejorando el contenido de la Academia.
Además, los invito a continuar su formación en este campo tomando el curso de Bosques Aleatorios, el siguiente en esta serie.
¡Les envío un saludo y nos vemos en el próximo curso!
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