Algoritmo de árboles de decisión de Microsoft
El algoritmo de árboles de decisión de Microsoft es un algoritmo de clasificación y regresión que proporciona Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) para el modelado de predicción de atributos discretos y continuos.
Para los atributos discretos, el algoritmo hace predicciones basándose en las relaciones entre las columnas de entrada de un conjunto de datos. Utiliza los valores, o estados, de estas columnas para predecir los estados de una columna que se designa como elemento de predicción. Específicamente, el algoritmo identifica las columnas de entrada que se correlacionan con la columna de predicción. Por ejemplo, en un escenario para predecir qué clientes van a adquirir probablemente una bicicleta, si nueve de diez clientes jóvenes compran una bicicleta, pero sólo lo hacen dos de diez clientes de edad mayor, el algoritmo infiere que la edad es un buen elemento de predicción en la compra de bicicletas. El árbol de decisión realiza predicciones basándose en la tendencia hacia un resultado concreto.
Para los atributos continuos, el algoritmo usa la regresión lineal para determinar dónde se divide un árbol de decisión.
Si se define más de una columna como elemento de predicción, o si los datos de entrada contienen una tabla anidada que se haya establecido como elemento de predicción, el algoritmo genera un árbol de decisión independiente para cada columna de predicción.
Ejemplo
El departamento de comercialización de la empresa Adventure Works Cycle desea identificar características de clientes antiguos que podrían indicar si es probable que realicen alguna compra en el futuro. La base de datos de AdventureWorks almacena información demográfica que describe a los clientes antiguos. Mediante el algoritmo de árboles de decisión de Microsoft que analiza esta información, el departamento puede generar un modelo que predice si un determinado cliente va a comprar productos, basándose en el estado de las columnas conocidas sobre ese cliente, como la demografía o los patrones de compra anteriores.
Cómo funciona el algoritmo
El algoritmo de árboles de decisión de Microsoft genera un modelo de minería de datos mediante la creación de una serie de divisiones (denominadas nodos) en el árbol. El algoritmo agrega un nodo al modelo cada vez que una columna de entrada está correlacionada de forma significativa con la columna de predicción. La forma en que el algoritmo determina una división varía en función de si predice una columna continua o una columna discreta. Para obtener una explicación más detallada acerca de cómo funciona el algoritmo de árboles de decisión de Microsoft con las columnas de predicción discretas, vea los artículos sobre clasificación escalable en bases de datos SQL y aprendizaje de redes bayesianas. Para obtener mas información acerca de cómo funciona el algoritmo de árboles de decisión de Microsoft con una columna de predicción continua, vea el apéndice sobre modelos de árbol con regresión automática para el análisis de series temporales.
Predecir columnas discretas
La forma en que el algoritmo de árboles de decisión de Microsoft genera un árbol para una columna de predicción discreta puede mostrarse mediante un histograma. El siguiente diagrama muestra un histograma que traza una columna de predicción, Bike Buyers, con una columna de entrada, Age. El histograma muestra que la edad de una persona ayuda a distinguir si esa persona comprará una bicicleta.
.gif "Histograma del algoritmo Árboles de decisión de Microsoft")
La correlación que aparece en el diagrama hará que el algoritmo de árboles de decisión de Microsoft cree un nuevo nodo en el modelo.
.gif "Nodo del árbol de decisión")
A medida que el algoritmo agrega nuevos nodos a un modelo, se forma una estructura en árbol. El nodo superior del árbol describe el desglose de la columna de predicción para la población global de clientes. A medida que el modelo crece, el algoritmo considera todas las columnas.
Predecir columnas continuas
Cuando el algoritmo de árboles de decisión de Microsoft genera un árbol basándose en una columna de predicción continua, cada nodo contiene una fórmula de regresión. Se produce una división en un punto de no linealidad de la fórmula de regresión. Por ejemplo, considere el siguiente diagrama.
.gif "Varias líneas de regresión en las que se muestra la no linealidad")
El diagrama contiene los datos que pueden modelarse utilizando una sola línea o dos líneas conectadas. Sin embargo, una sola línea realizará un pobre trabajo en la representación de los datos. En su lugar, si se usan dos líneas, el modelo hará un mejor trabajo en la aproximación a los datos. El punto donde las dos líneas se unen es el punto de no linealidad y donde se dividiría un nodo de un modelo de árbol de decisión. Por ejemplo, el nodo que corresponde al punto de no linealidad del gráfico anterior podría representarse mediante el siguiente diagrama. Las dos ecuaciones representan las ecuaciones de regresión de las dos líneas.
.gif "Ecuación que representa un punto de no linealidad")
Usar el algoritmo
Un modelo de árbol de decisión debe contener una columna de clave, columnas de entrada y una columna de predicción.
El algoritmo de árboles de decisión de Microsoft admite los tipos de contenido de columna de entrada, tipos de contenido de columna de predicción e indicadores de modelado específicos que se enumeran en la siguiente tabla.
Tipos de contenido de columna de entrada |
Continuous, Cyclical, Discrete, Discretized, Key, Table y Ordered |
Tipos de contenido de columna de predicción |
Continuous, Cyclical, Discrete, Discretized, Table y Ordered |
Indicadores de modelado |
MODEL_EXISTENCE_ONLY, NOT NULL y REGRESSOR |
Todos los algoritmos de Microsoft son compatibles con un conjunto común de funciones. Sin embargo, el algoritmo de árboles de decisión de Microsoft admite las funciones adicionales que aparecen en la tabla siguiente.
Para consultar una lista de las funciones comunes a todos los algoritmos de Microsoft, vea Algoritmos de minería de datos. Para obtener más información acerca del modo de utilizar estas funciones, vea Referencia de funciones de Extensiones de minería de datos (DMX).
El algoritmo de árboles de decisión de Microsoft admite el uso del lenguaje de marcado de modelos de predicción (PMML) para crear modelos de minería de datos.
El algoritmo de árboles de decisión de Microsoft admite varios parámetros que afectan al rendimiento y la precisión del modelo de minería de datos resultante. La tabla siguiente describe cada parámetro.
| Parámetro | Descripción |
|---|---|
MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES |
Define el número de atributos de entrada que el algoritmo puede controlar antes de invocar la selección de características. Establezca este valor en 0 para desactivar la selección de características. El valor predeterminado es 255. |
MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES |
Define el número de atributos de salida que el algoritmo puede controlar antes de invocar la selección de características. Establezca este valor en 0 para desactivar la selección de características. El valor predeterminado es 255. |
SCORE_METHOD |
Determina el método utilizado para calcular el resultado de la división. Opciones disponibles: Entropía (1), Bayesiano con prioridad K2 (2) o Equivalente Dirichlet bayesiano (BDE) con prioridad (3). El valor predeterminado es 3. |
SPLIT_METHOD |
Determina el método utilizado para dividir el nodo. Opciones disponibles: binario (1), completo (2) o ambos (3). El valor predeterminado es 3. |
MINIMUM_SUPPORT |
Determina el número mínimo de escenarios de hoja necesarios para generar una división en el árbol de decisión. El valor predeterminado es 10. |
COMPLEXITY_PENALTY |
Controla el crecimiento del árbol de decisión. Un valor bajo aumenta el número de divisiones y un valor alto lo reduce. El valor predeterminado se basa en el número de atributos de un modelo concreto, como se describe en la lista siguiente:
|
FORCED_REGRESSOR |
Fuerza al algoritmo a utilizar las columnas indicadas como regresores, independientemente de su importancia según los cálculos del algoritmo. Este parámetro sólo se utiliza para árboles de decisión que predicen una atributo continuo. |
Vea también
Conceptos
Algoritmos de minería de datos
Asistente para minería de datos
Selección de características en minería de datos
Ver un modelo de minería de datos con el Visor de árboles de Microsoft