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Árboles de Decisión

Daniela Brito Spanisch

Árboles de Decisión

Inhalt der Mindmap

Árboles de Decisión

  1. ¿Qué es?

    • Método analítico que, manejando una representación gráfica esquemática, facilita la toma de decisiones plasmando las alternativas disponibles en un problema dado.
      • ¿Cuándo se utiliza?
        • Este método es especialmente práctico cuando en el problema planteado se presentan riesgos, costos, beneficios u opciones múltiples
      • ¿Qué reglas debe de cumplir?
        • Regla 1: A la derecha del todo debe aparecer el valor de la utilidad para cada rama.
        •  Regla 2: Si la Decisión D1 se toma antes que D2, el nodo D1 debe aparecer a la izquierda del nodo D2.
        • Regla 3: Las variables cuyo valor se conoce antes de tomar la decisión D, han de aparecer a la izquierda del nodo D en el desarrollo del árbol; las que no se conocen al decidir D, aparecerán a la derecha.
        •  Regla 4: De las dos reglas anteriores se deduce que, si el valor de la variable X se conoce después de la Decisión D1 y antes de la D2, el nodo X debe aparecer entre D1 y D2.
      • Ventajas
        • Son fáciles de construir, interpretar y visualizar.
        • Selecciona las variables más importantes y en su creación no siempre se hace uso de todos los predictores.
        • Permiten relaciones no lineales entre las variables explicativas y la variable dependiente.
        • Sirven tanto para variables dependientes cualitativas como cuantitativas, como para variables predictoras o independientes numéricas y categóricas.
      • Desventajas
        • Tienden al sobreajuste de los datos, por lo que el modelo al predecir nuevos casos no estima con el mismo índice de acierto.
        • No suelen ser muy eficientes con modelos de regresión.
        • Crear árboles demasiado complejos puede conllevar que no se adapten bien a los nuevos datos. La complejidad resta capacidad de interpretación.
        • Se pueden crear árboles sesgados si una de las clases es más numerosa que otra.
  2. ¿Qué se representa?

    • Todos los eventos posibles que pueden suceder al tomar una decisión
      • ¿Cómo se representa?
        • Comienza con único Nodo el cual se va ramificando entre las posibilidades
          • ¿Qué tipo de nodos existen?
            • Nodos de probabilidad
              • ¿Cómo se representa?
                • Con un "Círculo"
                  • ¿Qué representa
                    • La probabilidad establecida que tiene cierto resultado
            • Nodos de decisión
              • ¿Cómo se representa?
                • Con un "Cuadrado"
                  • ¿Qué representa
                    • Una de las decisiones que se tomará
            • Nodos terminales
              • ¿Cómo se representa?
                • Con un "Rombo"
                  • ¿Qué representa?
                    • Indica el final de una ruta de decisión con el resultado definitivo.
  3. ¿Objetivo?

    • Comparar las posibles acciones y tomar la mejor decisión con respecto a los costos, probabilidades y beneficios que están presentes en el problema inicial
      • Se realiza por medio de los pasos:
  4. ¿En qué Sofware se puede manejar?

    • DIA
    • EDraw
    • Treeplan
    • PrecisionTree
    • Lucidchart
    • Modeler SPSS Statistic
    • POM fow Windows
  5. ¿Aplicaciones tiene?

    • Teoría de Juegos
    • Ciencias de la computación
    • Casos Judiciales
    • Minería de Datos
    • Estadíticas

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Beschreibung
Mindmap am Árboles de Decisión, erstellt von Daniela Brito am 18/11/2021.
Erstellt von
Daniela Brito
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