Reglas de decisión

Conjunto de criterios o condiciones predefinidas utilizadas para tomar decisiones automáticas en función de los datos de entrada en un modelo o sistema.

En el contexto de machine learning, se refiere a un enfoque que categoriza o segmenta datos con base en reglas específicas, las cuales pueden ser diseñadas manualmente o generadas automáticamente por algoritmos.

Estas reglas se estructuran comúnmente en forma de árboles de decisión, donde cada nodo representa una condición a evaluar y cada rama el posible resultado de dicha evaluación.

Son ampliamente utilizadas en modelos supervisados, especialmente en algoritmos interpretables como árboles de decisión, random forests y otros sistemas basados en lógica condicional.

Proporcionan una forma comprensible y transparente de entender las predicciones realizadas por el sistema, lo que las hace valiosas en entornos donde se necesita justificar las decisiones automatizadas.