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Árboles de clasificación y regresión: modelos Cart / Classification and regression trees: cart models
Schiattino Lemus, Irene; Silva Zamora, Claudio.
  • Schiattino Lemus, Irene; s.af
  • Silva Zamora, Claudio; s.af
Cienc. Trab ; 10(30): 161-166, oct.-dic. 2008. ilus
Article in Spanish | LILACS | ID: lil-515305
RESUMEN
En muchas áreas de aplicación de la Estadística los individuos (unidades de observación) están caracterizados por información sobre múltiples características cuantitativas y/o cualitativas que conforman el PERFIL del caso por otra parte tenemos una RESPUESTA (resultado, output) individual, en algunos casos cuantitativa, en otros cualitativa. Suele ocurrir que los valores más interesantes de esa respuesta se observan en individuos, en algún sentido, peculiares; identificar los perfiles o vectores que describen a esos individuos es de interés central, pero la búsqueda para hallarlos no es simplemente lineal sino más bien es comparable a una trayectoria de divisiones sucesivas una estructura arbórea. Los modelos subyacentes no son tan simples como un modelo de regresión lineal múltiple. Esta metodología es intensiva en el uso de recurso computacional y requiere software ad-hoc. En este artículo describimos la metodología CART ilustrándola con tres aplicaciones relativas a problemas de salud de niños, jóvenes y trabajadores chilenos.
ABSTRACT
In many application areas of Statistics, individuals (observational units) are portrayed by multidimensional quantitative and / or qualitative information; on the other hand, we have an individual response (output) sometimes quantitative, in other qualitative. Often the most interesting response values are associated to individuals that, in some sense, are special; to identify profiles that describe such individuals is of central interest but the quest to find them is not merely linear but rather is comparable to a tree structure given by successive divisions. The underlying models are not as simple as a multiple linear regression model. This methodology is intensive in the use of computational resources demanding software ad-hoc. In this article we describe the methodology CART illustrated with three applications related to real chilean health problems of children, adolescent and workers.
Subject(s)
Full text: Available Index: LILACS (Americas) Main subject: Decision Trees / Regression Analysis / Classification Type of study: Diagnostic study / Prognostic study / Qualitative research Language: Spanish Journal: Cienc. Trab Journal subject: Occupational Medicine / Public Health Year: 2008 Type: Article

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