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Lab_​datosArboles

Entrenamiento del algoritmo

Aplico la clasificacion al subconjunto test

Evaluo la eficiencia del algoritmo
Preparacion de los datos
Cargo el dataset
CSV Reader
Genero una imagen del arbol(opcional)
Decision Tree to Image
visualizacion del arbol entrenado (opcional)
Decision Tree View
Aplico el resultado del entrenamiento al lote de test
Decision Tree Predictor
calculo la eficiencia ( matriz de confusion, recall, accuracy, F1, etc)
Scorer
Divido el dataset en entrenamiento 70% y test 30%
Table Partitioner
Entreno el algoritmo
Decision Tree Learner
modifico tipos de datos para mejorar el rendimiento del algoritmo
Table Manipulator
Visualizo la matriz de confusion
Table View
Mido el rendimiento del algoritmo en base del AUC. Cuanto mas proximo a 1 mas efectivo
ROC Curve
Grafico la matriz de confusion
Heatmap

Nodes

Extensions

Links

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Created by: asiga
Created at: 2026-10-07
On NodePit since: 2026-10-09
Last update: 2026-10-09
Created with KNIME version: v5.12.0

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