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1. Los árboles de decisión como técnica de representación del conocimiento.


  • Cuándo es adecuado el uso de los árboles de decisión.

  • Ventajas y desventajas de los árboles de decisión.


2. Tarea de inducción.

3. Algoritmo ID3: algoritmo básico de aprendizaje.

  • Cómo seleccionar el atributo cuyo conocimiento aporta mayor información.

  • Espacio de hipótesis.


4.1. En qué se basa ID3 para generalizar el árbol de decisión.

5. Criterios de selección de atributos.

  •  Índice Gini.

  • Proporción de ganancia.


6. Sobreajuste y poda de árboles.

  • Cómo saber el tamaño del árbol adecuado.


7. Precisión de la clasificación.

8. Algoritmo C4.5: simplificación de árboles de decisión mediante poda.

  • Estimación de la precisión en C4.5.


9. Herramienta software para el análisis de conocimiento: Weka.

  • Ejemplo ejecución algoritmo C4.5 (J48 en Weka).

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