Qué es un árbol de decisiones?
Un árbol de decisión es una herramienta de apoyo con una estructura en forma de árbol que modela los resultados probables, el coste de los recursos, las utilidades y las posibles consecuencias. Los árboles de decisión proporcionan una forma de presentar algoritmosLos algoritmos (algos) son un conjunto de instrucciones que se introducen para realizar una tarea. Automatizan las operaciones para generar beneficios con una frecuencia imposible para un operador humano. con declaraciones de control condicional. Incluyen ramas que representan los pasos de la toma de decisiones que pueden conducir a un resultado favorable.
La estructura del diagrama de flujo incluye nodos internos que representan pruebas o atributos en cada etapa. Cada rama representa un resultado de los atributos, mientras que el camino de la hoja a la raíz representa reglas de clasificación.
Los árboles de decisión son una de las mejores formas de algoritmos de aprendizaje basados en diversos métodos de aprendizaje. Potencian los modelos predictivos con precisión, facilidad de interpretación y estabilidad. Las herramientas también son eficaces para ajustar relaciones no lineales, ya que pueden resolver problemas de ajuste de datos, como la regresión y las clasificaciones.
Resumen
Tipos de decisiones
Hay dos tipos principales de árboles de decisión que se basan en la variable objetivo, es decir.e., árboles de decisión de variables categóricas y árboles de decisión de variables continuas.
1. Árbol de decisión de variable categórica
Un árbol de decisión de variables categóricas incluye variables objetivo categóricas que se dividen en categorías. Por ejemplo, las categorías pueden ser sí o no. Las categorías significan que cada etapa del proceso de decisión corresponde a una categoría, y no hay puntos intermedios.
2. Árbol de decisión de variable continua
Un árbol de decisión de variable continua es un árbol de decisión con una variable objetivo continua. Por ejemplo, los ingresos de un individuo cuyos ingresos se desconocen pueden predecirse a partir de la información disponible, como su ocupación, edad y otras variables continuas.
Aplicaciones de los árboles de decisión
1. Evaluar las oportunidades de crecimiento futuro
Una de las aplicaciones de los árboles de decisión consiste en evaluar las posibles oportunidades de crecimiento de las empresas a partir de datos históricos. Los datos históricos sobre las ventas pueden utilizarse en árboles de decisión que pueden llevar a realizar cambios radicales en la estrategia de una empresa para ayudar a su expansión y crecimiento.
2. Utilizan datos demográficos para encontrar posibles clientes
Otra aplicación de los árboles de decisión es el uso de los datos demográficosDemografíaLa demografía se refiere a las características socioeconómicas de una población que las empresas utilizan para identificar las preferencias de los productos y para encontrar posibles clientes. Pueden ayudar a racionalizar un presupuesto de marketing y a tomar decisiones informadas sobre el mercado objetivo en el que se centra la empresa. En ausencia de árboles de decisión, la empresa puede gastar su mercado de marketing sin un grupo demográfico específico en mente, lo que afectará a sus ingresos globales.
3. Sirven como herramienta de apoyo en varios campos
Las entidades crediticias también utilizan árboles de decisión para predecir la probabilidad de que un cliente incumpla un préstamo aplicando la generación de modelos predictivos con el cliente’s datos pasados. El uso de una herramienta de apoyo al árbol de decisión puede ayudar a los prestamistas a evaluar a un cliente’s de solvencia para evitar pérdidas.
Los árboles de decisión también se pueden utilizar en la investigación de operaciones en la planificación de la logística y la gestión estratégicaGestión estratégicaLa gestión estratégica es la formulación y aplicación de los principales objetivos e iniciativas adoptadas por una organización’de un cliente en nombre de su. Pueden ayudar a determinar las estrategias adecuadas que ayudarán a una empresa a alcanzar los objetivos previstos. Otros campos en los que se pueden aplicar los árboles de decisión son la ingeniería, la educación, el derecho, los negocios, la sanidad y las finanzas.
Ventajas de los árboles de decisión
1. Fácil de leer e interpretar
Una de las ventajas de los árboles de decisión es que sus resultados son fáciles de leer e interpretar sin necesidad de tener conocimientos estadísticos. Por ejemplo, cuando se utilizan árboles de decisión para presentar información demográfica sobre los clientes, el personal del departamento de marketing puede leer e interpretar la representación gráfica de los datos sin necesidad de tener conocimientos estadísticos.
Los datos también pueden generar importantes conocimientos sobre las probabilidades, los costes y las alternativas de diversas estrategias formuladas por el departamento de marketing.
2. Son fáciles de preparar
En comparación con otras técnicas de decisión, los árboles de decisión requieren menos esfuerzo para la preparación de los datos. Sin embargo, los usuarios necesitan tener información preparada para crear nuevas variables con el poder de predecir la variable objetivo. También pueden crear clasificaciones de datos sin tener que realizar cálculos complejos. Para situaciones complejas, los usuarios pueden combinar los árboles de decisión con otros métodos.
3. Requiere menos limpieza de datos
Otra ventaja de los árboles de decisión es que se requiere menos limpieza de datos una vez que se han creado las variables. Los casos de valores perdidos y los valores atípicos tienen menos importancia en el árbol de decisiones’s datos.
Desventajas de los árboles de decisión
1. Naturaleza inestable
Una de las limitaciones de los árboles de decisión es que son muy inestables en comparación con otros predictores de decisiones. Un pequeño cambio en los datos puede dar lugar a un cambio importante en la estructura del árbol de decisión, que puede transmitir un resultado diferente del que obtendrían los usuarios en un evento normal. El cambio resultante en el resultado puede gestionarse mediante algoritmos de aprendizaje automático, como el boostingBoosting es un algoritmo que ayuda a reducir la varianza y el sesgo en un conjunto de aprendizaje automático. El algoritmo ayuda a la conversión de aprendices débiles y al baggingBagging (Bootstrap Aggregation)El aprendizaje automático conjunto puede clasificarse principalmente en bagging y boosting. La técnica del bagging es útil para la regresión y la clasificación estadística..
2. Menos eficaz para predecir el resultado de una variable continua
Además, los árboles de decisión son menos eficaces para hacer predicciones cuando el objetivo principal es predecir el resultado de una variable continua. Esto se debe a que los árboles de decisión tienden a perder información al clasificar las variables en múltiples categorías.
Más recursos
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