En este post vamos a ver un Ejemplo de árboles de decisión, pero... ¿Sabes qué son los árboles de decisión? Pues bien, los árboles de decisión son una herramienta de toma de decisiones que se basa en representar gráficamente las opciones, los criterios, los resultados y los riesgos de una decisión compleja. Los árboles de decisión son muy utilizados en el campo del aprendizaje automático y la minería de datos, ya que permiten clasificar o predecir los datos de forma sencilla y eficaz.
Vamos a ver un ejemplo de cómo utilizar un árbol de decisión para resolver un problema práctico. El problema consiste en decidir si comprar o no una casa, teniendo en cuenta diferentes factores como el precio, la ubicación, el tamaño o el estado.
¿Qué es un árbol de decisión?
Un árbol de decisión es un tipo de diagrama que se compone de nodos y ramas. Los nodos representan las preguntas o las condiciones que se deben evaluar, y las ramas representan las respuestas o las acciones que se deben tomar. Existen dos tipos principales de nodos:
- Nodos de decisión: Son los que tienen más de una rama saliente. Representan las opciones o los criterios que se deben considerar para tomar una decisión.
- Nodos de resultado: Son los que tienen una sola rama entrante. Representan los resultados o las consecuencias de la decisión.
Los árboles de decisión se construyen siguiendo un orden lógico y jerárquico, desde el nodo raíz hasta los nodos hoja. El nodo raíz es el que representa el problema o la pregunta principal que se quiere resolver. Los nodos hoja son los que representan las posibles soluciones o respuestas al problema.
¿Cómo se construye un árbol de decisión?
Para construir un árbol de decisión, se deben seguir los siguientes pasos:
- Definir el problema: Se debe identificar y formular claramente el problema o la pregunta que se quiere resolver con el árbol de decisión.
- Identificar las opciones: Se deben enumerar todas las opciones o alternativas posibles que se pueden tomar para resolver el problema.
- Identificar los criterios: Se deben establecer los criterios o factores que se van a utilizar para evaluar las opciones. Estos criterios pueden ser cuantitativos o cualitativos, y pueden tener diferentes pesos o importancias.
- Identificar los resultados: Se deben estimar los resultados o consecuencias de cada opción según los criterios establecidos. Estos resultados pueden ser positivos o negativos, y pueden tener diferentes probabilidades o incertidumbres.
- Dibujar el árbol: Se debe dibujar el árbol de decisión siguiendo un orden lógico y jerárquico, desde el nodo raíz hasta los nodos hoja. Se debe asignar un nombre o una etiqueta a cada nodo y a cada rama, y se debe indicar el valor o la probabilidad de cada resultado.
- Analizar el árbol: Se debe analizar el árbol de decisión para determinar cuál es la mejor opción o la más óptima según los criterios y los resultados establecidos. Para ello, se pueden utilizar diferentes métodos o técnicas, como el valor esperado, el análisis de sensibilidad o el análisis de riesgo.
Ejemplo de árboles de decisión
A continuación, vamos a ver un ejemplo de cómo construir y analizar un árbol de decisión para decidir si comprar o no una casa.
Antes de nada...
- Definir el problema: El problema que queremos resolver es si comprar o no una casa, teniendo en cuenta diferentes factores como el precio, la ubicación, el tamaño o el estado.
- Identificar las opciones: Las opciones que tenemos son comprar la casa o no comprarla.
- Identificar los criterios: Los criterios que vamos a utilizar son el precio, la ubicación, el tamaño y el estado de la casa. Estos criterios tienen diferentes pesos según nuestras preferencias: el precio tiene un peso del 40%, la ubicación tiene un peso del 30%, el tamaño tiene un peso del 20% y el estado tiene un peso del 10%.
- Identificar los resultados: Los resultados que podemos obtener son los siguientes:
Las dos opciones
Si compramos la casa:
- El precio es de 200.000 euros.
- La ubicación es buena (cerca del centro, con servicios y transporte).
- El tamaño es mediano (100 m2, con 3 habitaciones y 2 baños).
- El estado es regular (necesita algunas reformas).
Si no compramos la casa:
- El precio es de 0 euros.
- La ubicación es indiferente.
- El tamaño es indiferente.
- El estado es indiferente.
Analizando el árbol de decisión
Analizar el árbol: Para analizar el árbol de decisión, vamos a utilizar el método del valor esperado, que consiste en multiplicar el valor de cada resultado por su probabilidad y sumarlos. Como en este caso no tenemos probabilidades, vamos a utilizar los pesos de los criterios como una aproximación. El valor esperado de cada opción es:
- Comprar la casa: (200.000 x 0,4) + (100 x 0,3) + (100 x 0,2) + (50 x 0,1) = 80.050
- No comprar la casa: (0 x 0,4) + (0 x 0,3) + (0 x 0,2) + (0 x 0,1) = 0
Según el método del valor esperado, la mejor opción es comprar la casa, ya que tiene un valor esperado mayor que no comprarla.
Conclusión
Los árboles de decisión son una herramienta muy útil para resolver problemas complejos de forma sencilla y visual. Los árboles de decisión nos permiten representar las opciones, los criterios, los resultados y los riesgos de una decisión, y analizarlos para elegir la mejor opción. Los árboles de decisión se pueden aplicar a diferentes ámbitos y situaciones, como el análisis de datos, el aprendizaje automático o la planificación estratégica.
Espero haberte ayudado con tu consulta. Si tienes alguna otra pregunta o comentario sobre este tema u otro diferente, no dudes en escribirme. Estaré encantado de conversar contigo.
