Modelo Basado en Árboles

(Tree-Based Model) Los modelos basados en árboles son algoritmos de aprendizaje supervisado ampliamente utilizados en inteligencia artificial y machine learning.

Se estructuran mediante nodos que representan condiciones o preguntas basadas en las características de los datos y ramas que dividen dichas condiciones hasta alcanzar un resultado final conocido como hoja.

Funcionan dividiendo iterativamente los datos en subconjuntos más pequeños basados en un criterio específico, como la ganancia de información o la reducción de entropía.

Son herramientas interpretables y versátiles que se aplican tanto a problemas de clasificación como de regresión, dependiendo del tipo de variable objetivo.

Entre sus variantes destacan el árbol de decisión, los bosques aleatorios y los modelos de boosting como XGBoost y Gradient Boosting.

Ofrecen ventajas como la capacidad de manejar datos categóricos y continuos, además de ser resistentes a valores atípicos y datos faltantes.

Una desventaja notable es su tendencia al sobreajuste en datasets pequeños o poco variados, lo que puede requerir estrategias de regularización o algoritmos de ensamble.