Árboles de clasificación basados en proyecciones y posibles extensiones

PPtree es un método supervisado para problemas de clasificación de tipo árbol que utiliza proyecciones en la construcción del algoritmo.  Este método utiliza combinaciones lineales de variables para separar las clases optimizando índices de proyección (projection pursuit). Una de sus limitaciones es la estructura rígida que generan, donde la profundidad del árbol es como mucho G-1, siendo G el número de clases.

A su vez en problemas de clases múltiples las bandas de predicción quedan muy cercanas a uno de los grupos generando tasas de error más grandes que lo que deberían ser con una simple corrección.

Adicionalmente la simplicidad de la estructura de los árboles generados con PPtree (G-1 nodos) hace que separaciones no lineales sean muy difíciles de aprender para el algoritmo.

En esta charla presentaremos algunas posibles modificaciones del algoritmo que mejoran su performance y lo hacen más flexible para capturar estructuras no lineales.