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Qué es un árbol de decisiones y tipos de modelos que hay

Como podemos leer en este interesante artículo de qué son los árboles de decisiones, podemos definir un árbol de decisiones como un mapa en el cual se muestran los principales resultados a través de las posibilidades según las decisiones que se puedan tomar. Gracias al árbol de decisiones se puede comparar entre diferentes opciones ante una acción determinada.

Los 6 tipos de árboles de decisiones

Actualmente hay una amplia variedad de árboles de decisiones. Dependiendo de cuales sean los objetivos, tenemos que optar por una alternativa u otra.

1- Árbol de clasificación

Recibe este nombre cuando el árbol de decisiones está formado por diferentes partes de información que se han calculado para obtener un resultado predecible. Esta variedad debe ser usada en un proceso binario con diferentes categorías y subcategorías. De esta manera se pueden hacer esquemas con diferentes variables que están alrededor del resultado principal. Normalmente se suele usar en estudios estadísticos y de probabilidad.

2- Árbol de regresión

Se usa sobre todo cuando hay diferentes partes de información que influyen en la determinación de un único resultado. Para conseguir que el árbol tenga una buena estructura, es vital conseguir dividir correctamente la información en secciones. Y una vez creadas esas secciones, se deben hacer subsecciones que quedarán incluidas en los subgrupos. Por regla general, este tipo de árbol de decisiones se suele usar principalmente a la hora de calcular bienes de raíces.

3- Árbol de mejoras

Se usa principalmente cuando nuestro objetivo es aumentar la precisión a la hora de tomar decisiones. Para realizar correctamente el árbol, es vital tener solo una variable para más tarde realizar los cálculos oportunos. Tras realizar los cálculos, el siguiente paso será el de realizar una estructura de los datos. Siempre hay que hacerlo con la idea de reducir el margen de error al máximo posible. De esta manera, podemos concluir que la información que hemos obtenido es mucho más precisa y en consecuencia tenemos la seguridad de que los resultados erróneos son nulos. Y en caso de existir, la probabilidad de que se encuentren en el árbol de decisiones será muy bajo. Esta técnica es muy interesante a la hora de trabajar con trabajos de matemáticas o contabilidad.

4- Bosques de árboles de decisión

Es la combinación de varios árboles de decisión. Con esa combinación se puede conseguir determinar una precisa determinada y en consecuencia encontrar con más facilidad los resultados en particular. Esta técnica se usa principalmente para evaluar un resultado global dentro de un evento determinado. Ese resultado se obtiene teniendo en cuenta la dirección los diferentes árboles de decisión que están introducidos en el bosque.

5- Árbol de clasificación y regresión

El objetivo de este mapa es el de conseguir encontrar un resultado determinado a través de usar factores que dependen directamente de la propia lógica. Para obtener el resultado esperado, suele ser común usar indicadores del pasado, actuales y esperados. Por este motivo, esta variedad se usa principalmente en la ciencia para poder obtener mejores resultados.

6- Agrupamiento de las K medias

Es de los menos conocidos porque realmente es de los menos precisos, de aquí que no se recomiendan usar para obtener las decisiones importantes. Para intentar obtener buenos resultados, es fundamental combinar un gran número de factores que previamente deben ser identificados. El problema viene dado en que los resultados pueden ser muy diferentes. Normalmente se suele usar dentro del estudio de la genética.

¿Cómo se hace un árbol de decisiones?

Ahora que conocemos qué es un árbol de decisiones, es importante mostrar cómo se realizan para poderlo usar en nuestro beneficio. Lo vamos a simplificar lo máximo posible con el objetivo puesto en que cualquier persona lo pueda entender y hacer sin la ayuda de nadie.

Nodo principal: es el recuadro final y se caracteriza por ser la decisión principal. El cuadro se suele poner en el centro del mapa y desde el mismo saldrán diferentes ramas. Normalmente van hacia la derecha. Dependiendo de las opciones y soluciones que haya sobre el papel, hay que hacer más o menos recuadros. Todo tiene que estar bien enlazado. En cada recuadro hay que añadir información para complementar el mapa.

Nodo de decisión y probabilidad: reciben el nombre de los cuadros que salen desde el nodo principal del árbol. Para realizar estos nodos, se usan las siguientes opciones.

  • Se crea un recuadro extra cuando es necesario otro recuadro.
  • Si el problema se resuelve, el cuadro tiene que quedarse en blanco.
  • Cuando hay un resultado incierto, entonces hay que hacer un círculo.

En el caso de ser necesario, tienes que dibujar nuevos nodos de decisión desde las posibles soluciones.

Seguimiento de la expansión: el árbol solo debe acabar una vez que no hay más opciones que añadir. Cuando obtenemos todos los resultados finales, es el momento de añadir a cada uno de ellos un valor. Eso sí, siempre se suelen presentar en triángulos para mostrar que son los extremos del árbol y en consecuencia no hay nada más.

Cuando tengas el árbol listo, es el momento de analizarlo para ver las diferentes opciones y así optar por la opción más interesante. Gracias a este sistema tendrás mucho más fácil valorar cual es la decisión más acertada de las posibles.

Principales beneficios de usar un árbol de decisiones

  • Es fácil de elaborar el árbol de decisiones.
  • Se pueden añadir modificaciones cuando sea necesario. Eso hace que los resultados siempre sean más profesionales. Puede que ahora no tengas una idea y a los días te llegue y la tengas que incluir como un nodo nuevo.
  • Se puede combinar fácilmente con otras herramientas de toma de decisiones o de análisis.
  • Gracias a que cuenta con un gran número de opciones, podemos asegurar que tiene un gran valor.
  • Es fácil de analizar, siempre y cuando no sea demasiado largo, en cuyo caso puede ser un poco complicado de comprender.

Ahora solo te queda hacer tu propio árbol de decisiones para analizarlo y ver que opción es la más acertada según el supuesto que estés creando. Al principio puede costar un poco, pero rápidamente los harás con soltura.

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