Resumen de Selección aleatoria de criterios de división

Alejandro Giubel Hernández Arbelo, Mailyn Moreno Espino

• español

  La clasificación es una de las tareas más utilizadas de la minería de datos. Dentro de ella existen numerosos algoritmos como las redes neuronales, k vecinos más cercanos, clasificadores bayesianos entre otros. Uno de los más utilizados son los árboles de decisión, debido a su fácil comprensión de estructura jerárquica. Existen numerosos algoritmos generadores de árboles de decisión como el ID3, C4.5 y los CART. En este trabajo proponemos una variante del algoritmo ID3 que se basa en la selección aleatoria del criterio de división de los datos.

• English

  The classification is one of the most used tasks of data mining. Within it there are numerous algorithms such asneural networks, k nearest neighbors, Bayesian classifiers among others. One of the most used are decision trees, dueto its easy understanding of hierarchical structure. There are numerous algorithms that generate decision trees suchas ID3, C4.5 and CART. In this paper we propose a variant of the ID3 algorithm that is based on the randomselection of the data division criterion.