Arboles Desiciones

Introducción

Un árbol de decisión es una forma gráfica y analítica de representar todos los sucesos que pueden surgir a partir de una decisión asumida en cierto momento. Nos ayudan a tomar la decisión “más acertada”, desde un punto de vista probabilístico, ante un abanico de posibles decisiones. Permite desplegar visualmente un problema y organizar el trabajo de cálculos que deben realizarse.

Para tomar una decisión, es necesario conocer, comprender y analizar un problema, para así poder darle solución. En algunos casos, por ser tan simples y cotidianos, este proceso se realiza de forma implícita y se soluciona muy rápidamente, pero existen otros casos en los cuales las consecuencias de una mala o buena elección pueden tener repercusiones en la vida y si es en un contexto laboral en el éxito o fracaso de la organización, para los cuales es necesario realizar un proceso más estructurado que puede dar más seguridad e información para resolver el problema.

1) Árboles de decisión y sus características.

El árbol de decisión es un diagrama que representan en forma secuencial condiciones y acciones; muestra qué condiciones se consideran en primer lugar, en segundo lugar y así sucesivamente. Este método permite mostrar la relación que existe entre cada condición y el grupo de acciones permisibles asociado con ella. Un árbol de decisión sirve para modelar funciones discretas, en las que el objetivo es determinar el valor combinado de un conjunto de variables, y basándose en el valor de cada una de ellas, determinar la acción a ser tomada.

Los árboles de decisión son normalmente construidos a partir de la descripción de la narrativa de un problema. Ellos proveen una visión gráfica de la toma de decisión necesaria, especifican las variables que son evaluadas, qué acciones deben ser tomadas y el orden en la cual la toma de decisión será efectuada. Cada vez que se ejecuta un árbol de decisión, solo un camino será seguido dependiendo del valor actual de la variable evaluada.

Se dibujan sobre un plano horizontal, con la raíz del árbol al lado izquierdo del papel y las ramas hacia la derecha, esto permite al analista describir las condiciones de acciones sobre las ramas. Cuando se dibujan los árboles de decisiones es útil distinguir entre las condiciones y las acciones. Para este propósito, el uso de un nodo cuadrado indica una acción y un círculo representa una condición. El uso de esta notación hace más accesible el árbol de decisiones sí uno piensa que un círculo significa if (si), mientras que cuadrado significa then (entonces).

Características de un árbol de decisión

• Plantea el problema desde distintas perspectivas de acción.

• Permite analizar de manera completa todas las posibles soluciones.

• Provee de un esquema para cuantificar el costo del resultado y su probabilidad de uso.

• Ayuda a realizar las mejores decisiones con base a la información existente y a las mejores suposiciones.

• Su estructura permite analizar las alternativas, los eventos, las probabilidades y los resultados.

Pasos para el Análisis del Árbol de Decisión

• Definir el problema.

• Dibujar el árbol de decisión.

• Asignar probabilidades a los eventos aleatorios.

• Estimar los resultados para cada combinación posible de alternativas.

• Resolver el problema obteniendo como solución la ruta que proporcione la política óptima.

Terminología de un árbol de decisión

Nodo de decisión: Indica que una decisión necesita tomarse en ese punto del proceso. Está representado por un cuadrado.

Nodo de probabilidad: Indica que en ese punto del proceso ocurre un evento aleatorio. Está representado por un círculo.

Rama: Nos muestra los distintos caminos que se pueden emprender cuando tomamos una decisión o bien.

Tipos de árboles

Dependiendo de la situación y del resultado deseado, existen varios tipos de árboles de decisión tales como:

• Árbol de Clasificación: Usa un árbol de clasificación cuando existan diferentes partes de información que hayas calculado para determinar el resultado más predecible. Con el árbol de decisión por clasificación debes usar un proceso binario de categorías y subcategorías para esquematizar las diferentes variables que rodean a un resultado. Este tipo de árbol puede emplearse en probabilidad y estadística.

• Árbol de Regresión: Este tipo de árbol de decisión se usa cuando tienes diferentes partes de información para determinar un único resultado predeterminado. Durante el proceso de construir este árbol debes dividir las diferentes partes de información en secciones y luego subdividir en varios subgrupos. Este tipo de árbol es usado principalmente en cálculos de bienes raíces.

• Árbol de Mejora: Este tipo de árbol de decisión se usa cuando quieres incrementar la precisión del proceso de toma de decisiones. Para esto debes tomar una sola variable y luego calcularla y estructurarla de manera que la cantidad de errores se minimicen tanto como sea posible. Esto crea

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