Árboles de Inducción ID3

Existen muchos tipos de árboles de inducción o decisión ya que el aprendizaje de árboles de decisión es una de las técnicas de inferencia inductiva más usadas, sin embargo los que nos interesan por sus aplicaciones en la Inteligencia Artificial son los arboles ID3.

Los árboles de inducción o decisión ID3 fueron desarrollados por J. Ross Quinlan en 1986. El modelo ID3 genera inducción mediante árboles de decisión. Este tipo de árboles son capaces de tomar  decisiones con una gran precisión. Utilizan un sistema de aprendizaje supervisado que aplica el algoritmo divide y vencerás, el cual se trata de reducir el problema en segmentos más pequeños para poder resolverlo con mayor facilidad, para poder hacer clasificaciones y realizar procesos inteligentes para automatizar tareas. La base del algoritmo es manera en la que se definen sus primeros nodos, por lo cual sería obsoleto si no se cuenta con un experto humano que los defina correctamente.

Las consideraciones que se deben al utilizar los árboles ID3 es que por cada iteración sobre el espacio sólo se puede contar con una hipótesis. Un ID3 básico no tiene la capacidad de reconsiderar su camino durante la búsqueda.

Bibliografía:
Moujahid, Abdelmalik, Inaki Inza, and Pedro Larranaga. “Tema 8. Árboles de Clasificación.”