Un árbol de decisión es un modelo de aprendizaje automático que utiliza una estructura en forma de árbol para tomar decisiones sobre la clasificación de datos. En un árbol de decisión, cada nodo interno representa una pregunta sobre una característica específica de los datos, y las ramas representan las posibles respuestas a esa pregunta.

El árbol se construye mediante la selección iterativa de la característica más informativa para dividir los datos y crear ramas adicionales. El proceso de construcción del árbol continúa hasta que se alcanza una condición de parada, como la profundidad máxima del árbol o un número mínimo de ejemplos en cada hoja.

Una vez construido el árbol, se puede utilizar para predecir la clasificación de nuevos ejemplos. Los nuevos ejemplos se pasan a través del árbol, comenzando en la raíz, y se siguen las ramas correspondientes a las respuestas a las preguntas hasta llegar a una hoja, que proporciona la clasificación final.

Los árboles de decisión son útiles para una variedad de tareas de clasificación y regresión, y son especialmente útiles para problemas en los que las características de los datos son discretas o categóricas. Además, los árboles de decisión pueden ser fácilmente interpretados por los humanos, lo que los hace útiles para el análisis y la comprensión de los datos. Sin embargo, los árboles de decisión también pueden ser propensos al sobreajuste y pueden requerir técnicas de poda o ensamblado para mejorar el rendimiento.