Regresión con Árboles CART

Árboles de Clasificación y Regresión (CART) son un método no paramétrico utilizado tanto para tareas de clasificación como de regresión. Este texto se centra específicamente en el uso de CART para la regresión, con el objetivo de predecir variables de salida continuas. El algoritmo CART construye árboles binarios repitiendo la división del conjunto de datos según variables de entrada y puntos de división. El proceso de división continúa hasta que se alcanza un nodo terminal, dividiendo los datos en subconjuntos. La selección de características es crucial, empleando un algoritmo codicioso para encontrar la mejor variable de entrada y punto de división. La división binaria divide los datos en dos nodos hijos según la característica seleccionada. El proceso de construcción del árbol es recursivo, deteniéndose cuando se cumple un criterio predefinido, como un tamaño de muestra mínimo o una profundidad máxima. Se realiza poda de árbol después de construir el árbol completo para eliminar las ramas que no mejoran la precisión de la predicción. La versatilidad de CART permite su aplicación en áreas diversas debido a su capacidad para manejar tanto problemas de clasificación como de regresión. En el ámbito de la salud, CART se utiliza para predecir la probabilidad de enfermedad y complicaciones postoperatorias. En finanzas, CART se utiliza para evaluar la solvencia crediticia de los clientes según various variables financieras.