¿Qué criterios de informatividad se utilizan al construir un árbol de decisiones?

Al construir un árbol de decisiones, los criterios de información ayudan a seleccionar la mejor característica para dividir los datos en cada nodo. Los criterios principales:

• Entropía de la información y ganancia de información (Information Gain): mide la reducción de la incertidumbre después de la división. Cuanto mayor sea la ganancia de información, mejor separa la característica los datos.

• Criterio de Gini (Gini Impurity): evalúa la probabilidad de clasificar incorrectamente un objeto seleccionado al azar. Cuanto menor sea el valor, mejor será la separación.

• Coeficiente de ganancia de información (Gain Ratio): modificación de la ganancia de información que considera el número de ramas para evitar sesgos hacia características con muchos valores.

• Criterio de error (Misclassification Error): proporción de objetos clasificados incorrectamente después de la división.

La elección del criterio depende de la tarea y del algoritmo (por ejemplo, ID3 usa entropía de la información, CART usa el criterio de Gini).