EBOOK DE ÁRBOLES DE DECISIONES

REPÚBLICA DE PANAMÁ

MINISTERIO DE EDUCACIÓN

CENTRO SUPERIOR CULTURAL & TURISMO

MÓDULO 3

SISTEMA DE INFORMACIÓN GENERAL O INTERNET EDUCATIVO

TEMA:

ÁRBOLES DE DECISIONES

NOMBRE:

CRISTEL SANTAMARÍA 4-756-36

FACILITADOR: LIBERATO ZAPATA

ARBOLES DE DECISIONES

Un árbol de decisión es un modelo de predicción utilizado en diversos ámbitos que van desde la inteligencia artificial hasta la Economía. Dado un conjunto de datos se fabrican diagramas de construcciones lógicas, muy similares a los sistemas de predicción basados en reglas, que sirven para representar y categorizar una serie de condiciones que ocurren de forma sucesiva, para la resolución de un problema.

Los árboles de decisión son muy utilizados a la hora de analizar la toma de decisiones de individuos, son muy diversas las materias donde son utilizados, desde la economía hasta la informática se sirven de su uso. Estos árboles son muy útiles para visualizar las diversas opciones que se tienen y como llegar a ellas, además se les pueden aplicar métodos de inducción, como por ejemplo la inducción hacia atrás, gracias a los cuales mediante sencillos razonamientos se ve cómo se llegaría a la solución final.

 Características de los árboles de decisión El árbol de decisión es un diagrama que representan en forma secuencial condiciones y acciones; muestra qué las condiciones se consideran en primer lugar, en segunde lugar y así sucesivamente. Este método permite mostrar la relación que existe entre cada condición y grupo de acciones permisibles asociado con ella.

La raíz del árbol, aparece en la parte izquierda del diagrama y este es el punto donde comienza la secuencia de decisión. La rama a seguir depende de las condiciones existentes y de la decisión que debe tomarse. Al avanzar de izquierda a derecha por una rama particular, se entiende una serie de toma de decisiones. Después de cada punto de decisión, se encuentra el siguiente conjunto de decisiones a considerar. De tal forma que los nodos del árbol representan condiciones y señales la necesidad de tomar una determinación relacionada con la existencia de algunas de estas, antes de seleccionar la siguiente trayectoria. La parte que se encuentra en la parte

derecha del árbol indican las acciones que deben realizarse, las que su vez dependen de la secuencia de condiciones que les preceden.

Se presentan algunas características.

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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.

 Construcción de un árbol de decisión Vamos a explicar cómo se construye un árbol de decisión, para ello vamos a hacer hincapié en varios aspectos.

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Elementos

Los árboles de decisión están formados por nodos, vectores de números, flechas y etiquetas.

Cada nodo se puede definir como el momento en el que se ha de tomar una decisión de entre varias posibles, lo que va haciendo que a medida que aumenta el número de nodos aumente el número de posibles finales a los que puede llegar el individuo. Esto hace que un árbol con muchos nodos sea complicado de dibujar a mano y de analizar debido a la existencia de numerosos caminos que se pueden seguir.

Los vectores de números serían la solución final a la que se llega en función de las diversas posibilidades que se tienen, dan las utilidades en esa solución.

Las flechas son las uniones entre un nodo y otro y representan cada acción distinta.

Las etiquetas se encuentran en cada nodo y cada flecha y dan nombre a cada acción.

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Reglas

En los árboles de decisión se tiene que cumplir una serie de reglas.

1. Al comienzo del juego se da un nodo inicial que no es apuntado por ninguna flecha, es el único del juego con esta característica.

2. El resto de nodos del juego son apuntados por una única flecha.

3. De esto se deduce que hay un único camino para llegar del nodo inicial a cada uno de los nodos del juego. No hay varias formas de llegar a la misma solución final, las decisiones son excluyentes.

En los árboles de decisiones las decisiones que se eligen son lineales, a medida que vas seleccionando entre varias opciones se te van cerrando otras, lo que implica normalmente que no hay marcha atrás. En general se podría decir que las normas siguen una forma condicional: Opción 1>opción 2->opción 3->Resultado Final X Estas reglas suelen ir implícitas en el conjunto de datos a raíz del cual se construye el árbol de decisión.

 Cómo hacer un árbol de decisión Es muy sencillo, se llama árbol de decisión porque se busca generar cuáles son las alternativas sean buenas o malas.

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Paso 1. Identifica todas las variables del problema central

Una vez que sepas cuál es tu problemática, comienza a enumerar todos los factores que la componen. Por ejemplo: La contratación de un nuevo proveedor. Enlista: costos, trámites, tiempo de llegada del producto, daños mercancía, fechas de pago, etc.

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Paso 2. Priorizar

Es importante comenzar a limitar tus criterios de decisión, es por ello que de la lista separes cuáles son aquellos factores que son primordiales para tu empresa. Si de la lista de 15, puedes limitarlo a 7, quiere decir que estos criterios con mayor relevancia.

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Paso 3. Identifica la importancia de los criterios

Se trata de buscar y enumerar qué de estos siete criterios son más importantes, enumera. Por ejemplo: en el cambio de proveedor. El costo

estaría como número uno, en segundo lugar el tiempo de llegada del producto, en tercero los trámites, y así sucesivamente.

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Paso 4. Comienza a ver variables

Cada uno de estos factores debe contar con fortalezas o debilidades, asegúrate de comenzar la ramificación apartando tres o cuatro alternativas para cada criterio. Lo que buscamos es generar supuestos de manera objetiva, si de los criterios salieron cuatro ramificaciones y de esas cuatro salieron 12 más, esto te ayudará a profundizar en lo más conveniente. Pon atención en este ejemplo donde se evalúa el costo beneficio de proveedores.

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Paso 5. Selecciona una alternativa

Analiza cuál es la opción más conveniente de acuerdo al árbol de decisiones, siempre toma en cuenta la importancia de los criterios y cada una de sus alternativas.

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Paso 6. Implementa la alternativa

Recuerda, realizar un análisis es muy distinto a implementar soluciones, cuida que se siga paso a paso cada detalle, una pequeña falla podría dar resultados no deseados y esto perjudicaría todo el proceso de selección.

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Paso 7. Evalúa la efectividad de la decisión

Siempre es bueno saber qué se hizo bien y qué se hizo mal, analiza con tu equipo cada paso en la evaluación de alternativas, esto ayudará a mejorar tomas de decisiones a futuro.

 Uso de árboles decisiones El desarrollo de árboles de decisiones beneficiado en dos formas. Primero que todo, la necesidad de describir condiciones y acciones llevan a los analistas a identificar de manera formal las decisiones que actualmente deben tomarse. De esta forma, es difícil para ellos pasar por alto cualquier etapa del proceso de decisión, sin importar que este dependa de variables cuantitativas o cualitativas. Los arboles también obligan a los analistas a considera la consecuencia de las decisiones.

Se ha demostrado que los árboles de decisiones son eficaces cuando es necesario describir problemas con más de una dimensión o condición.

También son útiles para identificar los requerimientos de datos críticas que rodean al proceso de decisión, es decir, los arboles indican los conjuntos de datos que la gerencia requiere para formular decisiones o tomar decisiones.

El analista debe identificar y elaborar una lista de todos los datos utilizados en el proceso de decisión, aunque el árbol de decisión no muestra todo los datos.

Si los árboles de decisiones se construyen después de completar el análisis de flujo de datos, entonces es posible que los datos críticos se encuentren definidos en el diccionario de datos (el cual describe los datos utilizados por el sistema y donde se emplean. Si únicamente se usan árboles de decisiones, entonces el analista debe tener la certeza de identificar con precisión cada dato necesario para tomar la decisión.

Los árboles de decisión no siempre son la mejor herramienta para el análisis de decisiones. El árbol de decisiones de un sistema complejo con muchas secuencias de pasos y combinaciones de condiciones puede tener un tamaño considerable. El gran número de ramas que pertenece a varias trayectorias construye más un problema que una ayuda para el análisis. En estos casos los analistas corren el riesgo de no determinar que políticas o estrategias de la empresa son la guía para la toma de decisiones específicas. Cuando aparecen estos problemas, entonces es momento de considerar las tablas de decisión.

 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.

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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.

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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 información más precisa, debido a que habrás eliminado los errores tanto como se pueda. Este tipo de árbol se usa principalmente en contabilidad y matemáticas.

 Ventajas Toma las ventajas de la estructura consecutiva de las ramas del árbol de decisión, de tal forma que se identifican de manera inmediata el orden de verificación de las condiciones y las acciones que se deben llevar a cabo.

Las condiciones y las acciones del árbol de decisión se encuentran en ciertas ramas pero no en otras, a diferencia de las tablas de decisión, donde todas forman parte de la misma tabla.

Al compararse con las tablas los árboles de decisión se entienden con más facilidad en una organización y son apropiadas como un método de comunicación.

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Plantea el problema para que todas las opciones sean analizadas.

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Analiza las consecuencias de llevar a cabo una alternativa.

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Facilita la interpretación de la decisión adoptada.

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Muestra un esquema de coste de las distintas alternativas.

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Nos lleva a adoptar la mejor alternativa con la información existente

Único.

 Desventajas Las reglas de asignación son bastante sencillas a pequeñas perturbaciones en los datos.

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Dificultad para elegir un árbol óptimo.

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Ausencia de una función global de las variables y por lo tanto pérdida de la representación.

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Los árboles de decisión requieren un gran número de datos de los que muchas veces no disponemos.

 Limitaciones - El método es válido si el decisor utiliza como criterio decisor maximizar el valor esperado.

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El método exige que el decisor pueda soportar el riesgo de ruina.

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En caso de que los resultados no sean temporalmente homogéneos habrán de ser actualizados una misma fecha.

 Resumen En resumen, los árboles de decisión son un método efectivo para la toma de decisiones por varias razones: En el problema que plantea, todas las posibilidades son analizadas.

Permite analizar totalmente el resultado para cada una de las posibles opciones.

En el esquema que plantea se puede ver claramente el coste de cada resultado así como la probabilidad de que se de esa opción.

Nos ayuda a visualizar los mejores resultados sobre la base de información existente.

 Ejemplo En este árbol de decisión podemos observar como hay cuatro posibles soluciones finales. En él se cumplen las normas antes descritas (nodo inicial, una única flecha por nodo y un único camino para llegar a cada nodo final) y tiene todos los elementos antes descritos (nodos, vectores de números, flechas y etiquetas). La imagen representa un árbol de decisión conformado por dos jugadores, en él se pueden observar las opciones que El juego cuenta con dos jugadoras. La primera decisión la ha de tomar la jugadora 1, quien debe decidir entre O1 y O2, en este punto será la jugadora 2 quien decida. Si la Jugadora 1 ha elegido O1, tendrá que decidir entre A1 y R1, A1 le producirá una utilidad de 2, y R1 de 0, a su vez A1 le reportará una utilidad de 8 a la jugadora 1 y R1 de 0. En cambio, si la jugadora 1 elige O2, la jugadora 2 deberá elegir entre A2 y R2, la primera opción le reportará una utilidad de 5 a ella y a la otra jugadora, R2 reportará una utilidad de 0 a las dos. Con los adecuados métodos de inducción existentes se podría resolver este árbol de decisión sin mucha complicación.

Árbol de decisiones