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Árbol de Matriz de Decisiones ¿QUÉ ES UN ÁRBOL DE DECISIÓN? Los árboles de decisión son herramientas excelentes para ayudar a realizar elecciones adecuadas entre muchas posibilidades. Su estructura permite seleccionar una y otra vez diferentes opciones para explorar las diferentes alternativas posibles de decisión. En este caso los posibles resultados corresponden a diferentes alternativas de uso potencial de la tierra. Los árboles de decisión son guías jerárquicas multi-vía donde los valores de las características son el criterio diagnostico para evaluar la calidad de la tierra y determinar el uso más apropiado de la tierra. La jerarquía se refiere a que la toma de una decisión o camino lleva a otra, hasta que todos los factores o características involucradas se hayan tomado en cuenta. Es multi-vía porque pueden existir más de dos opciones y es una guía porque al responder una pregunta se llega a una decisión (Rossiter, 1997). Por ejemplo, ¿Qué textura presenta los suelos de su finca? La respuesta significara una decisión frente a la ruta que se debe seguir dentro del árbol y conllevará a otra pregunta y decisión, ¿cómo cuál es la pendiente del terreno? y así , hasta obtener el resultado final. Cada una de estas preguntas puede tener diferentes respuestas lo cual determinará la decisión final. El siguiente es un componente del árbol diseñado para la toma de decisiones en la Altillanura Colombiana: El esquema muestra como a través del conocimiento de la textura, de la pendiente (%) y de la profundidad efectiva, se puede llegar a determinar los sistemas de uso más apropiados para las condiciones planteadas. De esta manera, el árbol de decisión es utilizado para decidir sobre el tipo de uso de la tierra según las características del lugar respecto a la textura, pendiente y profundidad efectiva. La primera decisión que se toma a lo largo de esta herramienta es determinar el tipo de textura debido a que esta propiedad no puede ser modificada por condiciones específicas de manejo. Según el tipo de textura elegido, el cual corresponde a un grupo textural particular (suelos pesados, medios o livianos) se tendrá que tomar otra decisión según el porcentaje de la pendiente y de manera consecutiva en cuanto a la profundidad efectiva. Propiedades de Árboles de Decisión • Características continuas (reales) puede clasificadas al permitir nodos que dividan una basados en umbrales característica real en dos rangos 3) en las discretos tienen valores • Árboles de clasificación en outputs reales permiten árboles de regresión ramas, las hojas para encontrar árboles consistentes son • Algoritmos eficientes para procesar muchos datos de entrenamiento para tareas. • Pueden manejar ruido en datos de entrenamiento • Ejemplos: Diagnostico medico Análisis de riesgo en crédito (Tan 1993) Clasificador de objetos para manipulador

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Page 1: ¿QUÉ ES UN ÁRBOL DE DECISIÓN - torunozeydi · PDF fileLas ventajas de un árbol de decisión son: Resume los ejemplos de partida, permitiendo la clasificación de nuevos casos

Árbol de Matriz de Decisiones ¿QUÉ ES UN ÁRBOL DE DECISIÓN?

Los árboles de decisión son herramientas excelentes para ayudar a realizar elecciones adecuadas entre muchas posibilidades. Su estructura permite seleccionar una y otra vez diferentes opciones para explorar las diferentes alternativas posibles de decisión. En este caso los posibles resultados corresponden a diferentes alternativas de uso potencial de la tierra. Los árboles de decisión son guías jerárquicas multi-vía donde los valores de las características son el criterio diagnostico para evaluar la calidad de la tierra y determinar el uso más apropiado de la tierra. La jerarquía se refiere a que la toma de una decisión o camino lleva a otra, hasta que todos los factores o características involucradas se hayan tomado en cuenta. Es multi-vía porque pueden existir más de dos opciones y es una guía porque al responder una pregunta se llega a una decisión (Rossiter, 1997). Por ejemplo, ¿Qué textura presenta los suelos de su finca? La respuesta significara una decisión frente a la ruta que se debe seguir dentro del árbol y conllevará a otra pregunta y decisión, ¿cómo cuál es la pendiente del terreno? y así , hasta obtener el resultado final. Cada una de estas preguntas puede tener diferentes respuestas lo cual determinará la decisión final. El siguiente es un componente del árbol diseñado para la toma de decisiones en la Altillanura Colombiana: El esquema muestra como a través del conocimiento de la textura, de la pendiente (%) y de la profundidad efectiva, se puede llegar a determinar los sistemas de uso más apropiados para las condiciones planteadas. De esta manera, el árbol de decisión es utilizado para decidir sobre el tipo de uso de la tierra según las características del lugar respecto a la textura, pendiente y profundidad efectiva. La primera decisión que se toma a lo largo de esta herramienta es determinar el tipo de textura debido a que esta propiedad no puede ser modificada por condiciones específicas de manejo. Según el tipo de textura elegido, el cual corresponde a un grupo textural particular (suelos pesados, medios o livianos) se tendrá que tomar otra decisión según el porcentaje de la pendiente y de manera consecutiva en cuanto a la profundidad efectiva. Propiedades de Árboles de Decisión • Características continuas (reales) puede clasificadas al permitir nodos que dividan una basados en umbrales característica real en dos rangos 3) en las discretos tienen valores • Árboles de clasificación en outputs reales permiten árboles de regresión ramas, las hojas para encontrar árboles consistentes son • Algoritmos eficientes para procesar muchos datos de entrenamiento para tareas. • Pueden manejar ruido en datos de entrenamiento • Ejemplos: – Diagnostico medico – Análisis de riesgo en crédito (Tan 1993) – Clasificador de objetos para manipulador

Page 2: ¿QUÉ ES UN ÁRBOL DE DECISIÓN - torunozeydi · PDF fileLas ventajas de un árbol de decisión son: Resume los ejemplos de partida, permitiendo la clasificación de nuevos casos

Las ventajas de un árbol de decisión son:

Resume los ejemplos de partida, permitiendo la clasificación de nuevos casos siempre y cuando no existan modificaciones sustanciales en las condiciones bajo las cuales se generaron los ejemplos que sirvieron para su construcción.

Facilita la interpretación de la decisión adoptada.

Explica el comportamiento respecto a una determinada tarea de decisión.

Reduce el número de variables independientes.

Es una magnifica herramienta para el control de la gestión empresarial. Los árboles de decisión se utilizan en cualquier proceso que implique toma de decisiones, ejemplos de estos procesos son:

Búsqueda binaria.

Sistemas expertos.

Árboles de juego.

Los árboles de decisión generalmente son binarios, es decir que cuentan con dos opciones, aunque esto no significa que no puedan existir árboles de tres o más opciones.

Búsqueda Binaria Es el método en el cual la búsqueda partiendo al árbol en dos partes.

Árbol binario no vacío, de raíz R, es un árbol binario de búsqueda si:

• En caso de tener subárbol izquierdo, la raíz R debe ser mayor que el valor máximo

almacenado en el subárbol izquierdo, y que el subárbol izquierdo sea un árbol binario

de búsqueda.

• En caso de tener subárbol derecho, la raíz R debe ser menor que el valor mínimo

almacenado en el subárbol derecho, y que el subárbol derecho sea un árbol binario

de búsqueda.

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Árbol de juegos

El árbol de juegos es una representación de un juego que describe la estructura

temporal de un juego en forma extensiva. EL primer movimiento del juego se identifica

con un nodo distintivo que se llama la raíz del juego. Una jugada consiste en una

cadena conectada de ramas que comienza en la raíz del árbol y termina, si el juego es

finito, en el nodo terminal. Los nodos representan los posibles movimientos en el

juego. Las ramas que parten de los nodos representan las elecciones o acciones

disponibles en cada movimiento. A cada nodo distinto del nodo terminal se le asigna el

nombre de un jugador de modo que se sabe quién hace la elección en cada

movimiento. Cada nodo terminal informa sobre las consecuencias para cada jugador si

el juego termina en ese nodo.

El análisis por árbol de decisiones es una técnica que consiste en desmenuzar todos los caminos y alternativas posibles hasta llegar a los distintos estados finales. El esquema se representa en forma de árbol, en el que a cada rama se le asigna una probabilidad de ocurrencia: