Árbol de Decisiones

ÁRBOL DE DECISIONES

El árbol de decisiones es una herramienta excelentes para ayudar a realizar elecciones adecuadas entre muchas posibilidades este tiene unas entradas las cuales pueden ser un objeto o una situación descrita por medio de un conjunto de atributos y a partir de esto devuelve una respuesta la cual en últimas es una decisión que es tomada a partir de las entradas. Los valores que pueden tomar las entradas y las salidas pueden ser valores discretos o continuos. Se utilizan más los valores discretos por simplicidad, cuando se utilizan valores discretos en las funciones de una aplicación se denomina clasificación y cuando se utilizan los continuos se denomina regresión.

TERMINOLOGÍA

• 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 ocurre algún evento aleatorio.

1. VENTAJAS DEL ÁRBOL.

• Es valida sea cual fuera la naturaleza de las variables explicativas: continuas, binarias nominales, u ordinales.
• Es una técnica no paramétrica que tiene en cuenta las interacciones que pueden existir entre los datos.

1. DESVENTAJAS DEL ÁRBOL.

• Tiene ciertas dificultades para elegir el árbol óptimo.
• Ausencia de una función global de las variables y como consecuencia la perdida de la representación.
• Estos  arboles de decisión requieren de un gran número de datos para asegurarse que la cantidad de las observaciones de los nodos (la hoja) es significativa.
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En este punto debemos revisar el Árbol de Decisiones para no dejar de lado ninguna posibilidad de decisión ni que haya posibles defectos, y en tal caso de que hayamos olvidado alguna tendremos de considerarla e ingresarla inmediatamente al árbol.