Los árboles de decisión son modelos predictivos o herramientas de soporte de decisiones visuales/analíticas que utilizan un modelo de decisiones similar a un árbol en el que las predicciones se realizan sobre la base de una serie de decisiones. Es un método para mostrar un algoritmo que solo comprende instrucciones de control condicional.

Un árbol de decisiones identifica su gran decisión en cuanto a la raíz, los cursos de acción asociados como las ramas y los posibles resultados como las hojas para permitirle tener una vista panorámica de su procedimiento de toma de decisiones.

El uso más común de los árboles de decisión ocurre en la investigación de operaciones o en el análisis de decisiones para identificar una estrategia que pueda conducir a la meta de logro.

Los árboles de decisión se hacen a través de una estructura similar a un diagrama de flujo cuyo

• El nodo interno simboliza una “prueba” en un atributo
• Cada rama simboliza el resultado de la prueba.
• Cada nodo hoja simboliza una etiqueta de clase
• Los caminos desde la raíz hasta la hoja simbolizan las reglas de clasificación.

Esta publicación lo llevará al mundo de los árboles de decisión y lo ayudará a comprender cómo pueden aliviar sus tareas de toma de decisiones de la manera más conveniente y efectiva posible. Entonces, sin más preámbulos, comencemos con la introducción de este diagrama de flujo como estructuras:

Introducción

La toma de decisiones es una de las tareas más duras de la vida.

Nos encontramos con puntos robustos en los que tenemos que elegir entre las diversas opciones disponibles. Necesitamos tomar decisiones para el mejoramiento de nosotros y de las personas que nos rodean.

Tanto en la vida personal como en la profesional, necesitamos tomar tales decisiones. Necesitamos elegir el camino que queremos tomar y justificarlo. En nuestra vida personal, podemos tomar decisiones basadas en emociones y estados de ánimo. Sin embargo, esto no se puede hacer en el ámbito profesional.

Aquí, las decisiones deben tomarse en base a un conocimiento profundo del tema y una adecuada lluvia de ideas con el resto de los compañeros. El proceso de toma de decisiones puede facilitarse utilizando árboles de decisión.

Para los profesionales que trabajan en la gestión empresarial, la salud pública y la economía de la salud, los conceptos asociados con árboles de decisión, funciones de utilidad, diagramas de influencia y otras herramientas de análisis de decisiones son de gran importancia.

Debido a su estructura gráfica, los árboles de decisión se consideran fáciles de entender y explican diferentes decisiones comerciales, análisis y operaciones. Desde el modelado predictivo hasta las etapas de exploración de datos y la comprensión de las interacciones variables, los árboles de decisión son de gran utilidad.

Profundicemos más y definamos esta estructura de árbol de toma de decisiones con mayor lucidez.

¿Qué son los árboles de decisión?

Los árboles son símbolo de vida. Tienen muchas implicaciones y variaciones de significados.

Incluso en el análisis de decisiones, el árbol tiene una analogía. Se puede llegar a conclusiones y tomar decisiones representando situaciones en forma de árbol.

Un árbol de decisión es la representación esquemática de un proceso de toma de decisiones.

Mapea todos los resultados posibles de una decisión y luego lo ayuda a elegir el mejor camino.

Un árbol de decisión generalmente comienza con un solo nodo. Este nodo luego se divide en diferentes ramas, que representan varias opciones disponibles junto con sus consecuencias.

Las consecuencias se sopesan principalmente en función de las probabilidades, los costos y los beneficios.

¿Por qué usar árboles de decisión? Sus ventajas

Los árboles de decisión simplifican bastante el proceso de toma de decisiones. Le da la libertad de sopesar diferentes pros y contras y concentrarse en la mejor decisión posible.

1. Flexibilidad

Es una de las cualidades esenciales de un árbol de decisión. Puede considerar varias decisiones y sopesar los puntos positivos y negativos de cada una de estas decisiones probables. Le ayuda a evaluar cada aspecto de cada decisión y cada coyuntura en ese proceso.

Ayuda al equipo a no limitarse a un solo proceso sino a explorar todas las vías posibles.

2. Alivia la comunicación de procesos complejos:

A veces, es difícil comunicar procesos complejos a sus colegas y miembros del equipo. Es posible que los informes textuales no siempre transmitan el proceso de toma de decisiones de manera precisa y concisa.

Sin embargo, si representa la misma decisión en el formato de un árbol de decisión, es mucho más legible y fácilmente comprensible. Ayuda a una mejor comunicación y hace que el proceso de toma de decisiones sea más efectivo y fácil.

3. Te ayuda a profundizar en cada consecuencia:

El mayor error que comete la mayoría de las personas es que no piensan bien antes de concluir. No sopesan todos los pros y los contras y terminan tomando la decisión equivocada.

Un árbol de decisión reduce la probabilidad de tales errores.

Le ayuda a profundizar en cada solución y validar las ideas correctas. También le permite tachar las ideas menos efectivas y no le permite quedarse en dilemas por mucho tiempo. Trabajar en árboles de decisión se centra en los datos y la probabilidad, no en los sesgos y las emociones.

Estos árboles también son muy efectivos para aclarar opciones, objetivos, riesgos y ganancias. Mediante el uso de un árbol bien estructurado, podrá desarrollar ideas productivas en el menor tiempo y recursos posibles.

Algunas de las características más notables de un buen árbol de decisión son:

Características de un buen árbol de decisión

Algunas de las características más notables de un buen árbol son:

• Un buen árbol para tomar las decisiones correctas siempre debe seguir la navaja de Occam.
• Debe ofrecer un alto nivel de precisión utilizando la menor cantidad de variables posible.
• Los mejores árboles de decisión son fáciles de visualizar e interpretar.
• Los buenos árboles son la excepción a la hora de tener sentido intuitivo.

Ahora echemos un vistazo a los diferentes nodos que podría comprender un buen árbol de decisiones:

Tipos de nodos     

Un árbol de decisión tiene algunos nodos que muestran los puntos de control de una decisión específica. A continuación se presentan algunos de los tipos de nodos.

1. Nodo raíz

Es el nodo superior del árbol de decisión. Es el nodo más crucial que representa la decisión final que se debe tomar. Solo hay un último nodo raíz en un árbol de decisión.

2. Nodo hoja

Puede haber más de un nodo hoja en un árbol de decisión. Los posibles resultados de las decisiones a tomar se muestran en un nodo hoja.

3. Nodo de hoja cuadrada

Es un tipo de nodo hoja que muestra la decisión a tomar. Esta decisión ha sido sopesada correctamente, y uno puede tomarla con una mentalidad positiva.

4. Nodo de hoja circular

Es otro tipo de nodo hoja, que se denomina nodo aleatorio. Representa las decisiones que no tienen consecuencias fijas. Dado que se desconoce su resultado, también debe estar preparado para enfrentar los efectos adversos.

Ahora, podría estar pensando en los pasos que pueden ayudarlo a hacer el árbol más adecuado para tomar las decisiones correctas. Echemos un vistazo a los pasos clave aquí y ahora.

¿Cómo dibujar un árbol de decisión?

Uno puede dibujar un árbol de decisiones utilizando herramientas de escritura esenciales como un bolígrafo y papel o una pizarra y un marcador. En estos días, existen herramientas informáticas específicas que pueden ayudarlo a dibujar árboles de decisión.

A continuación se presentan algunos pasos sencillos para traer uno.

Paso 1: Comience con la decisión principal

Puede dibujar un pequeño cuadro cuadrado para representar la decisión inicial. Luego, puede dibujar líneas desde este cuadro, que muestran los posibles resultados de esta decisión.

Cada línea llevará la etiqueta que indica el efecto de esta decisión y qué más puede hacer con ellos.

Paso 2: agregue nodos de oportunidad y nodos de decisión

Si la decisión inicial es una colección de algunas decisiones pequeñas, puede representarlas usando estos nodos. Para la siguiente opción, dibuja una casilla más. Si el resultado de la decisión es fijo, puede traer una caja cuadrada.

De lo contrario, si el resultado no está establecido y hay alguna ambigüedad, puede mostrarlo mediante un cuadro circular.

Paso 3: continúa expandiendo este árbol hasta llegar a un punto final

Puede mantener este proceso en marcha hasta llegar al punto final. Mucha gente se pregunta qué es un parámetro en un árbol de decisión.

El punto después del cual ya no quedan más opciones y has entendido que el único camino a seguir es esa decisión; puede declarar que ha llegado al final del árbol de decisiones. Tienes que seguir repitiendo el segundo paso hasta este punto.

Papel de los árboles de decisión en la minería de datos y el aprendizaje automático

La minería de datos y el aprendizaje automático son los dominios que abarcan los proyectos que estudian conjuntos de datos y predicen los posibles resultados.

Los modelos predictivos automatizados se pueden construir fácilmente utilizando estas estructuras.

El árbol de decisión óptimo es aquel que representa el máximo de datos en el menor número de nodos y niveles. Ayuda a diseñar y fabricar mejores sistemas.

¡Pensamientos finales!

El árbol de decisión es un gran concepto y se usa en muchos dominios y arenas. También ha encontrado sus aplicaciones en dominios de aprendizaje automático y minería de datos debido a su capacidad de usar datos para obtener resultados favorables.

Es esencial mantener la estructura de su árbol de decisión simple, además, optar por una plantilla diseñada profesionalmente para los árboles de decisión también sería beneficioso para usted.

El uso correcto de estos árboles seguramente optimizará su capacidad de toma de decisiones.

¿Ha utilizado alguna vez tales árboles de decisión para tomar las decisiones correctas?

¿Crees que estos árboles son efectivos para aliviar tus necesidades de toma de decisiones?