Masmela Caita, Luis AlejandroGuzmán Barrera, Oscar DavidVargas González, Santiago2024-05-202024-05-202022-12-23http://hdl.handle.net/11349/35177En el área de Machine Learning, los árboles de clasificación son uno de los modelos de aprendizaje supervisado más populares. Basados en el trabajo de Breiman et al. (1984), se propone describir el soporte matemático de la construcción de un de árbol de clasificación, ilustrando cada concepto a través de la base de datos IRIS Fisher (1936). Además, se abordarán temas como el rendimiento del árbol, el podado y la validación cruzada con el fin de obtener un modelo de árbol eficiente.In the field of Machine Learning, classification trees are one of the most popular supervised learning models. Based on the work of Breiman et al. (1984), this paper aims to describe the mathematical foundation for constructing a classification tree, illustrating each concept using the IRIS Fisher (1936) database. Additionally, topics such as tree performance, pruning, and cross-validation will be addressed in order to obtain an efficient tree model.pdfspaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Árboles de clasificaciónAprendizaje supervisadoAprendizaje automáticobachelorThesisMatemáticas --Tesis y disertaciones académicasAprendizaje de MáquinaEvaluación y optimización de modelos de árbolesSoporte matemático de los árboles de clasificaciónOpenAccessClassification treesSupervised learningMachine learningAbierto (Texto Completo)