Descripción: Los Métodos Basados en Árboles son una familia de algoritmos que utilizan estructuras de árbol para el análisis y modelado de datos. Estos métodos son especialmente valorados por su capacidad para manejar tanto datos categóricos como numéricos, lo que los hace versátiles en diversas aplicaciones. La estructura de árbol permite una representación jerárquica de decisiones, donde cada nodo interno representa una prueba en una característica, y cada hoja representa una etiqueta de clase o un valor de predicción. Esta característica facilita la interpretación de los modelos, ya que se pueden visualizar fácilmente las decisiones tomadas en cada paso del proceso. Además, los métodos basados en árboles son robustos ante datos faltantes y pueden capturar interacciones complejas entre variables. Su capacidad para realizar segmentaciones en los datos los convierte en herramientas poderosas en el ámbito del aprendizaje automático, donde se busca no solo la precisión en las predicciones, sino también la comprensión de los patrones subyacentes en los datos. En el contexto del aprendizaje no supervisado, estos métodos pueden ser utilizados para la agrupación de datos, permitiendo identificar estructuras y patrones sin la necesidad de etiquetas predefinidas. Esto los hace especialmente útiles en exploración de datos y análisis exploratorio, donde el objetivo es descubrir ideas significativas a partir de grandes volúmenes de información.
