1. Datos
Edita cualquier celda (también los encabezados). La columna sombreada es la clase. Al cambiar los datos, el árbol se reinicia.
2. Algoritmo y construcción
3. Árbol de decisión
4. Cálculos del nodo seleccionado
Construye el árbol y selecciona un nodo.
5. Reglas de negocio (SI … ENTONCES)
Aún no hay reglas.
6. Predecir una noche nueva
Construye el árbol para poder predecir.
7. Fórmulas y guía
Entropía
pi = proporción de filas de la clase i. H = 0 si el nodo es puro; H = 1 si hay 50 % / 50 % con dos clases. Ejemplo raíz: [9, 5] → −(9/14)·log₂(9/14) − (5/14)·log₂(5/14) = 0,940.
Ganancia de información (ID3)
Es la entropía antes de dividir menos el promedio ponderado de la entropía de las ramas. Se elige el atributo con mayor ganancia.
Razón de ganancia (C4.5)
Razón(S, A) = Ganancia(S, A) / InfoDiv(S, A)
Penaliza atributos con muchos valores, que tienen ganancia alta pero no generalizan. Ojo: con estos 14 datos el id sigue ganando (razón 0,940 / 3,807 = 0,247 contra 0,156 de Cielo). La penalización ayuda, pero no reemplaza el criterio de excluir identificadores.
Guía rápida para el estudiante
- Revisa los datos. «id» viene excluido: no describe la noche.
- Pulsa Ocultar cálculos y luego Paso a paso. Predice qué atributo irá en la raíz.
- Muestra los cálculos y compara: ¿acertaste? El mejor aparece con la insignia ★ Mejor.
- Divide con el botón de la fila del atributo (puedes elegir uno que no sea el mejor y ver qué pasa).
- El siguiente nodo pendiente se selecciona solo. Repite hasta que no queden pendientes, o usa «Completar el resto».
- Haz clic en cualquier nodo: la tabla de datos resalta (con ►) las filas que llegan a él.
- Lee las reglas SI … ENTONCES y prueba el formulario de predicción.
- Cambia a C4.5, limita la profundidad o incluye «id» y compara los árboles.
- Importa tu propio CSV (primera fila = encabezados, última columna = clase; separador coma o punto y coma).
Abre la consola del navegador (F12) para ver las pruebas automáticas del algoritmo.