Definición

• Un árbol de desición es una forma grafica y analítica de representar todos los eventos (sucesos) que pueden surgir a partir de una desición asumida en cierto momento.
• Ayudan a tomar la decision “más acertada”, desde un punto de vista probabilistica, ante un abanico de posibles decisiones.Permite desplegar visalmente un problema y organizar el trabajo de cálculos que deben realizar.

Notación

El árbol de desición proviene de la forma que adopta el modelo parecido a un árbol y esta conformado por multiples nodos.

Representación Gráfica

Representación

Clasificación

Arboles Binarios

Arboles de Juego

Arboles Sistemas expertos

Utilización

Los arboles de desición se destacan por su sencillez y se pueden utilizar en distintas áreas:

Judicial

Abogado sobre demandar o no demandar, en ir o no a juicio, teniendo en cuenta la probabilidad de ganar el juicio y lo que implica monetariamente y probabilística ganar o no el caso.

Administración de operaciones

En la planificación de productos y administración de procesos o capacidad.

Minería de Datos

Son usados en este ámbito abordando problemas como predicción, clasificación y segmentación de datos con el fin de convertirlos información valiosa para el análisis y toma de decisiones.

Medicina

Es de vital importancia en casos de análisis genéticos o a la hora de tomar una decisión de si operar o no un paciente que llega a urgencias o incluso la posibilidad de que una persona desarrolle un efecto adverso a una medicina según su predisposición genética.

Proyectos de Inversion

Analizar una serie de inversiones hechas a través del tiempo

Tecnología e Inteligencia Artificial

Es usada para la parametrización y desarrollo de aplicaciones con el fin de indicarle a un programa cómo “Comportarse” 4frente a una situación que se le presente.

Valoración de Opciones Reales

El análisis financiero de proyectos con una perspectiva estratégica, evaluando alternativas futuras como: Abandono del proyecto, expansión en caso en el que los resultados superen lo esperado, aplazamiento de la inversión o suspensión del proyecto para evitar flujos de caja negativos, dependiendo del comportamiento de una variable en el tiempo

Pasos para el análisis del Arbol de descisión

• Definir el problema
• Dibujar el árbol de decisión.
• Asignar probabilidades a los eventos aleatorios.
• Estimar los resultados para cada combinación posible de alternativads.
• Resolver el probelma obteniendo como solución la ruta que proporciones la política óptima.

Ventajas

• Resume los ejemplos de partida,permitiendo la calsificación de nuevos casos siempre y cuando no existan modificaciones.

• 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 desición.

• Reduce el número de variables independientes.

• es una magnifica herramienta para el control de la gestión empresarial.

Desventajas

• Las reglas de asignación son bastante sencibles a pequeñas peturbaciones en los datos.

• Dificultad para elegir el árbol optimo.

• Los árboles de desición requieren un gran numero de datos para asegurarse que la cantidad de observaciones de los nodos es significativa.

Aplicación

La aplicacion desarrollada realiza árboles de desición.

https://bryanfl.shinyapps.io/arboles_de_decision/

• La aplicación puede trabajar con datos externos o datos internos del propio software R.
• En la primera opcion nos presenta los datos con los que vamos a trabajar.
• Elegir la variable que se va analizar

• En la opcion de resultados

• En la opcion grafica se presenta el grafico del árbol de desición.

• Presenta el arbol de desición de las predicciones.

• Presenta ademas el porcentaje de clasificación erronea.