Pregunta: Se le ha proporcionado un conjunto de datos que contiene información sobre los clientes de una empresa minorista, incluida información demográfica e historial de compras de varios productos. Se le ha pedido que construya un modelo de árbol de decisiones para predecir qué clientes tienen probabilidades de comprar un nuevo producto que la empresa planea

Se le ha proporcionado un conjunto de datos que contiene información sobre los clientes de una empresa minorista, incluida información demográfica e historial de compras de varios productos. Se le ha pedido que construya un modelo de árbol de decisiones para predecir qué clientes tienen probabilidades de comprar un nuevo producto que la empresa planea lanzar.

a) Antes de crear el modelo de árbol de decisiones, debe preparar el conjunto de datos. ¿Qué pasos seguiría para gestionar los valores faltantes, las variables categóricas y otras tareas de preprocesamiento de datos?

b) Describa los pasos que seguiría para construir un modelo de árbol de decisiones utilizando el criterio de división de impurezas de Gini para este problema. ¿Qué factores consideraría al seleccionar los hiperparámetros adecuados para el modelo?

c) Una vez que haya creado el modelo de árbol de decisiones, ¿cómo interpretaría el árbol resultante? ¿Qué información proporciona el árbol sobre los predictores más importantes de la compra de productos y cómo se puede utilizar esta información para fundamentar las estrategias de marketing y el desarrollo de productos?

d) Supongamos que construye un modelo de árbol de decisiones utilizando el criterio de división de entropía. ¿Cómo se compara el árbol resultante con el árbol construido utilizando la impureza de Gini y qué factores podrían influir en su elección entre los dos criterios de división? ¿En qué circunstancias podría ser más apropiado un criterio que el otro?

e) Finalmente, evaluar el desempeño del modelo de árbol de decisión para predecir la compra de productos utilizando métricas de desempeño apropiadas.

f) ¿Qué tan bien se desempeña el modelo al predecir la compra de productos y qué medidas tomaría para mejorar aún más el desempeño del modelo?