¿Que es?
Es un modelo de predicción utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial. Dada una base de datos se construyen diagramas de construcciones lógicas, muy similares a los sistemas de predicción basados en reglas.
Los árboles de decisión son guías jerárquicas multi-vía donde los valores de
las características son el criterio diagnostico para evaluar la calidad de la
tierra y determinar el uso más apropiado de la tierra.
Las ventajas de un árbol de decisión son:
- 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.
- Explica el comportamiento respecto a una determinada tarea de decisión.
- Reduce el número de variables independientes.
- Es una magnifica herramienta para el control de la gestión empresarial.
¿En que consiste?
Tomar decisiones complejas y medir cuantitativamente las probabilidades de éxito y el beneficio final de cada alternativa.
Consiste en trazar un diagrama en forma de árbol dónde las ramas muestran las decisiones y las consecuencias posibles, teniendo siempre en cuenta el grado de incerteza de los procesos sociales.
Permite, además, que todas las opciones y consecuencias posibles estén a la vista, facilitando la discusión.
Se plantea al grupo el conjunto de decisiones posibles a debatir y se explica la técnica. A continuación, y a la vista de todos, se proyecta el diagrama del árbol con las ramificaciones correspondientes a las distintas decisiones posibles.
Las probabilidades de éxito de cada decisión pueden estar dadas por un diagnóstico previo, o bien se pueden generar en grupo (se pueden apuntar en tarjetas y calcular la media).
El beneficio dado a cada consecuencia es la parte más importante y más delicada de la técnica. Se puede hacer, inicialmente, con tarjetas, pero es importante llegar a un consenso más allá del calculo de la media. En función de eso, será importante abrir un debate antes y/o después de la votación.
El resultado obtenido no es ni la decisión correcta ni la objetiva, sino un instrumento de conocimiento para valorar todos los elementos que intervienen.
Consiste en trazar un diagrama en forma de árbol dónde las ramas muestran las decisiones y las consecuencias posibles, teniendo siempre en cuenta el grado de incerteza de los procesos sociales.
Permite, además, que todas las opciones y consecuencias posibles estén a la vista, facilitando la discusión.
Se plantea al grupo el conjunto de decisiones posibles a debatir y se explica la técnica. A continuación, y a la vista de todos, se proyecta el diagrama del árbol con las ramificaciones correspondientes a las distintas decisiones posibles.
Las probabilidades de éxito de cada decisión pueden estar dadas por un diagnóstico previo, o bien se pueden generar en grupo (se pueden apuntar en tarjetas y calcular la media).
El beneficio dado a cada consecuencia es la parte más importante y más delicada de la técnica. Se puede hacer, inicialmente, con tarjetas, pero es importante llegar a un consenso más allá del calculo de la media. En función de eso, será importante abrir un debate antes y/o después de la votación.
El resultado obtenido no es ni la decisión correcta ni la objetiva, sino un instrumento de conocimiento para valorar todos los elementos que intervienen.
¿Cual es su utilidad?
Un árbol de decisiones tienen 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 las ultimas es una decisión que es tomada a partir de las entradas. Los valores que pueden tomas 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.
