Descripción: Un árbol de decisión ponderado es una variante del árbol de decisión tradicional que incorpora pesos para diferentes clases o instancias en el proceso de toma de decisiones. Este enfoque permite que el modelo no solo considere la clasificación de las instancias, sino que también ajuste su comportamiento en función de la importancia relativa de cada clase. Los árboles de decisión son estructuras en forma de árbol que se utilizan para clasificar datos o tomar decisiones basadas en características específicas. En un árbol de decisión ponderado, cada rama puede tener un peso asociado que influye en la probabilidad de que una instancia particular sea clasificada en una clase específica. Esto es especialmente útil en situaciones donde las clases están desbalanceadas, es decir, cuando algunas clases tienen muchas más instancias que otras. Al aplicar pesos, se puede mitigar el sesgo hacia las clases más frecuentes, mejorando así la precisión y la utilidad del modelo en la clasificación de las clases menos representadas. Además, los árboles de decisión ponderados pueden ser más interpretables que otros modelos complejos, ya que mantienen la estructura jerárquica que facilita la comprensión de cómo se toman las decisiones. En resumen, los árboles de decisión ponderados son herramientas valiosas en el aprendizaje supervisado y el aprendizaje automático, proporcionando una forma efectiva de manejar datos desbalanceados y mejorar la precisión de las predicciones.
