Árbol de decisión

Árboles de decisión

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Árbol de decisión

Un árbol de decisión (decision tree) es un método de análisis que se usa para discriminar información en función de atributos (variables) con un grado de significancia determinada , lo que permitirá identificar la estrategia más apropiada y lograr la eficiencia en el trato que se dará al cliente en curso. Para ellos se genera un grafo (árbol) y sus posibles consecuencias asociando a cada una de ellas la probabilidad que ocurra.

El árbol de decisión usa conjuntamente técnicas de minería de datos (Data Mining, DM) y aprendizaje automático para crear un modelo predictivo, esto es, relacionar las observaciones con las conclusiones. Dentro de los árboles de decisión hay varios tipos (de clasificación, de regresión, etc), cada uno de ellos sirve para un determinado objetivo. En todos estos tipos de árboles las hojas representan la clasificación y las ramas representan conjunciones de características.

NO - (Entonces hacer: Desarrollar y difuminar en párrafo)

Características

• La decisión sigue un único camino hasta tomar la decisión.

• No es posible cuánto de adecuada es una decisión tomada.

• Necesita muchos criterios para tomar una decisión

Crear otro árbol relacionado con el dominio

Ejemplo de árbol de decisión que permite decidir si se oferta un determinado producto a un determinado cliente.

Árbol de decisión alternativo

Un árbol de decisión alternativo (ADTree) es un método de clasificación. Se comportan como una generalización de los árboles de decisión anteriormente explicados.

Su funcionamiento es similar al de un árbol de decisión, pero contiene algunas modificaciones que aportan mas flexibilidad y mejores características que un árbol de decisión. De tal forma que en cada momento se evalúan alguna de las características de la muestra pero no siempre en el mismo orden ya que no siempre tendrá sentido evaluar todas las características de la muestra dependiendo de sus valores. Además tras cada evaluación se le asigna un valor heurístico. La suma de todos los valores heurísticos o cualquier otra combinación lineal proporciona una medida cuantitativa de la bondad de la muestra. . Se establecen intervalos (tranchas) para clasificar los valores de atributos continuos (edad, salario, saldo de cuenta corriente) De este modo se establecen intervalos como valores que permitan preguntar por si los valores corresponden a un intervalo u otro. También es significativo poder definir comportamientos o pesos no absolutos (1 ó 0), sino valores que corresponden a una ecuación lineal, ya que el poder dar un valor al extremo de un intervalo en cierto modo debe mostrar su cercanía al valor del intervalo contiguo.

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