Árboles de decisión en R con Random Forest

Resumen

Los árboles de decisión son un método muy potente para el análisis de datos. Tanto a efectos de segmentación y establecimiento de tipologías, como para la determinación de las categorías y variables más significativas en la explicación de un variable objetivo. En las diferentes estrategias de diseño y construcción de árboles de decisión destaca especialmente las estrategias basadas en el remuestreo. Random Forest es una de las más utilizadas por las ventajas que aporta en relación con las propiedades de los estimados. Este libro muestra el método Random Forest, su lugar en el conjunto de los diseños de árboles de decisión, así como su empleo práctico mediante el programa R.