From 3b141dcd96c3af19b98b5bea3e1e059efe53af5d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: diegowp310 Date: Wed, 18 Mar 2026 12:33:53 -0600 Subject: [PATCH] Fix typo in decision trees explanation --- 06-ml_algos/decision-trees.es.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/06-ml_algos/decision-trees.es.md b/06-ml_algos/decision-trees.es.md index 0d17b20..3992273 100644 --- a/06-ml_algos/decision-trees.es.md +++ b/06-ml_algos/decision-trees.es.md @@ -10,7 +10,7 @@ La idea principal detrás de los árboles de decisión es dividir los datos en g ### Estructura -La estructura de un árbol de decisión se asemeja a la de un árbol invertido. Comienza con un nodo llamado **nodo raíz** (*root node*) que contiene todos los datos. Este nodo se divide en dos o más nodos hijos basándose en algún criterio. Son los **nodos de decisión** (*decision node*). Este proceso se repite en cada nodo hijo, creando lo que se llaman **ramas** (*branches*), hasta que se llega a un nodo que no se divide más. Estos nodos finales se llaman **nodos hoja** (*leaf nodes*) y represen tan la decisión final o la predicción del árbol. +La estructura de un árbol de decisión se asemeja a la de un árbol invertido. Comienza con un nodo llamado **nodo raíz** (*root node*) que contiene todos los datos. Este nodo se divide en dos o más nodos hijos basándose en algún criterio. Son los **nodos de decisión** (*decision node*). Este proceso se repite en cada nodo hijo, creando lo que se llaman **ramas** (*branches*), hasta que se llega a un nodo que no se divide más. Estos nodos finales se llaman **nodos hoja** (*leaf nodes*) y representan la decisión final o la predicción del árbol. ![decision_tree_structure](https://github.com/4GeeksAcademy/machine-learning-content/blob/master/assets/decision_tree_structure.jpg?raw=true)