Arbol de Decisiones

El árbol de decisiones es un diagrama que representa en forma secuencial condiciones y acciones. Estos se destacan por su sencillez y pueden utilizarse en diversas áreas, como lo son:

• Reconocimiento de señales de radar.
• Reconocimiento de caracteres.
• Sensores remotos.
• Sistemas expertos.

• Juegos
• Diagnósticos médicos.
• Control de Calidad. 
• Entre otros

Entre sus principales características tenemos:

• Es una forma gráfica y analítica de representar todos los eventos, que pueden surgir a partir de una decisión asumida en cierto momento.
• Nos ayuda a tener decisiones mas acertadas desde un punto de vista probabilistico, ante un abanico de posibles soluciones.
• Permite desplegar visualmente un problema y organizar el trabajo de cálculos que deben realizarse.

Clasificación:

1)Arboles de decisión binario: Según Breiman (1984), consiste en un proceso de decisión multietápico.

2) Arboles de juego: Es una aplicación del árbol de decisión, puesto que se genera el árbol de acuerdo al nivel de previsión y cada jugador va decidiendo que jugada le conviene mas de acuerdo a la evaluación de una determinada posición

Ventajas del árbol de decisiones:

• 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
• Proporciona un alto grado de comprensión del conocimiento utilizado en la toma de decisiones.
• Explica el comportamiento respecto a una determinada tarea de decisión.
• Reduce el numero de variables independientes.
• Es una magnifica herramienta para el control de la gestión empresaria.

Pasos para el Análisis del Árbol de Decisión:

1. Definir el problema. 
2. Dibujar el árbol de decisión.
3. Asignar probabilidades a los eventos aleatorios.
4. Estimar los resultados para cada combinación posible de alternativas.
5. Resolver el problema obteniendo como solución la ruta que proporcione la política óptima.

Ejemplo

Una compañía de seguros nos ofrece una indemnización por accidente de 210.000$.

Si no aceptamos la oferta y decidimos ir a juicio podemos obtener 185.000$, 415.000$ o 580.000$ dependiendo de las alegaciones que el juez considere aceptables.

Si perdemos el juicio, debemos pagar las costas que ascienden a 30.000$.

Sabiendo que el 70% de los juicios se gana, y de éstos, en el 50% se obtiene la menor indemnización, en el 30% la intermedia y en el 20% la más alta, determinar la decisión más acertada.

El árbol de decisión asociado será:

Política óptima:

La decisión está difícil: Sobre el papel la decisión adecuada es ir a juicio.