INTELIGENCIA ARTIFICAL“ÁRBOLES DE DECISIÓN”

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Trabajo presentado al docenteJulio Gustavo Ferrer Rodríguez

Universidad Cooperativa De ColombiaFacultad de Ingeniería

Programa Ingeniería de SistemasBogotá

12 de septiembre de 2014

CONTENIDO

1. Resumen2. Árboles de decisiones.3. Ventajas.4. Desventajas.5. Elaboración de un árbol de decisión6. Tipos de árboles7. Conclusiones8. Bibliografía.

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.

ÁRBOLES DE DECISIÓN

El árbol de decisión es una de las herramientas más útiles y utilizadas para la toma de decisiones adecuadas teniendo varias alternativas posibles de acción. El árbol de decisión es una buena ayuda para elegir entre varios cursos de acción.

El nombre de árbol de decisión proviene de la forma que adopta el modelo, semejante a un árbol. Está formado por múltiples nodos cuadrados, que representan los puntos de decisión, y de los cuales surgen ramas que representan las distintas alternativas.

El árbol de decisión es una técnica que permite analizar decisiones secuenciales basada en el uso de resultados y probabilidades asociadas de forma grafica

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.

Plantea el problema para que todas las opciones sean analizadas. Analiza las consecuencias de llevar a cabo una alternativa. Facilita la interpretación de la decisión adoptada. Muestra un esquema de coste de las distintas alternativas Nos lleva a adoptar la mejor alternativa con la información existente

DESVENTAJAS Las reglas de asignación son bastante sencillas a pequeñas perturbaciones en los datos. Dificultad para elegir un árbol óptimo. Ausencia de una función global de las variables y por lo tanto pérdida de la

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

disponemos.

ELABORACIÓN DE UN ÁRBOL DE DECISIÓN

1) Identificación del problema2) Establecer la estrategia inicial3) Establecer las distintas alternativas y sucesos a lo largo del horizonte del proyecto. Los

sucesos han de ser mutuamente excluyentes entre ellos, y aleatorios, es decir, la suma de las probabilidades de ocurrencia de los sucesos ha de ser igual a uno.

4) Representar mediante un árbol las diferentes alternativas y estrategias.5) Valoración de cada una de las alternativas y sucesos aleatorios

6) Determinar las decisiones óptimas utilizando el método de resolución de marcha atrás.

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 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

Bosques de árboles de decisión: Estos se generan cuando creas diferentes árboles de decisión y luego los agrupas entre sí para hacer una determinación precisa de lo que pasará con un resultado en particular. A menudo los bosques de árboles de decisión se usarán para evaluar el resultado global de un evento en particular con base a la dirección que estén tomando los diferentes árboles de decisión.

Árbol de clasificación y regresión: Este tipo de árbol de decisión es usado para predecir el resultado de un evento usando factores dependientes para hacer la asunción más lógica. Para lograrlo puedes usar indicadores atrasados (lo que ha pasado) e indicadores en tiempo real o categorías claras y específicas para examinar el resultado esperado. Esto se usa principalmente en ciencia.

Agrupamiento de las K medias: Éste es considerado como el menos preciso de los árboles de decisión. Cuando usas este árbol de decisión debes combinar todos los factores diferentes que has identificado previamente en los que se presume que todos

los grupos son iguales. Esta asunción puede ocasionar que algunos de los resultados esperados sean ampliamente diferentes. Este árbol se usa principalmente en el estudio de la genética.

CONCLUSIONES

Es de vital importancia el conocimiento de técnicas que permitan anticiparse y predecir los posibles resultados de las decisiones a tomar.

El manejo de técnicas sencillas y compresibles de cómo llevar a cabo un adecuado proceso de elección de estrategias y decisiones nos llevara a estar un paso adelante y ser eficaces en el desempeño de funciones

BIBLIOGRAFIA

Gestiopolis.com. LA TÉCNICA DEL ÁRBOL PARA LA TOMA DE DECISIONES (Online), Argentina 2007, disponible en

http://www.gestiopolis.com/administracion-estrategia/estrategia/toma-de-decisiones-tecnica-del-arbol.htm

Cardona H. Paola A.; “APLICACIÓN DE ÁRBOLES DE DECISIÓN EN MODELOS DE RIESGO CREDITICIO”. Revista Colombiana de Estadística Volumen 27 Nº2. Págs. 139 - 151. Bogotá Diciembre 2004.

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