Qué es un árbol de decisión

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Existen muchas herramientas que se recomiendan utilizar a la hora de analizar decisiones complejas y una de las más populares es el árbol de decisión, un algoritmo de aprendizaje supervisado no paramétrico que se utiliza para labores de clasificación y regresión.

Pero, ¿qué quiere decir esto exactamente y cómo se puede hacer uno? Si quieres descubrir cómo puedes hacer un árbol de decisión, ¡sigue leyendo! Aquí te contamos todo lo que necesitas saber para elaborar este diagrama visual de forma sencilla.

 

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Cómo hacer un árbol de decisión

Los árboles de decisión se componen de una estructura jerárquica, compuesta por un nodo raíz, ramas, nodos internos y nodos hoja. Se trata de un modelo similar al de un diagrama de flujo y ambos son pasos fundamentales para la toma de decisiones.

Para crear uno, sencillamente hay que empezar con un nodo raíz e ir añadiendo las ramas entrantes y los nodos internos. Pero, como esto puede sonar muy complejo, vamos a explicarlo con un ejemplo más visual. 

Por ejemplo, imagínate que quieres decidir si ir a esquiar el próximo invierno. Ante este paradigma, para elaborar tu árbol de decisión, debes contemplar todas las variantes que pueden influir en tu decisión: habrá nieve, habrá disponibilidad en las pistas, tendrás vacaciones esa semana, etc. 

Es decir, cada pregunta se abre tras la anterior en función de su relevancia, de modo que ayuda a tomar decisiones acertadas y, además, también es especialmente útil al trabajar en equipos grandes, dado que proporciona una representación clara y comprensible para diversos grupos dentro de una organización.

Cómo funciona un árbol de decisión

El aprendizaje del árbol de decisiones sigue una estrategia similar a la de Julio César de divide y vencerás (divide et impera). Es decir, su fórmula se centra en identificar puntos de división óptimos dentro del árbol y divide sus posibles guías de continuación recursivamente de arriba hacia abajo hasta que la mayoría de los registros se clasifican bajo etiquetas de clase específicas en nodos hoja.

En este artículo hemos puesto un ejemplo muy sencillo para que sea fácil de entender, pero lo cierto es que los árboles de decisiones grandes pueden llegar a fragmentar los datos en lugar de dar resultados de nodos hoja puros. Pero, para contrarrestar esto, se utiliza la poda, eliminando ramas con características menos relevantes.

 

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Tipos de árboles de decisión

Existen varios algoritmos de árboles de decisión, muchos de los cuales se basan en el algoritmo de Hunt desarrollado en la década de 1960. Algunos de los más conocidos son:

  • ID3 (Iterative Dichotomiser 3): Desarrollado por Ross Quinlan, este árbol de decisión utiliza la entropía y la ganancia de información como métricas para evaluar divisiones de candidatos.
  • C4.5: Este árbol también fue diseñado por Quinlan y está considerado una iteración posterior de ID3 que puede utilizar la ganancia de información o proporciones de ganancia para evaluar puntos de división.
  • ACR (Árboles de Clasificación y Regresión): Introducido por Leo Breiman, este modelo utiliza la impureza de Gini (que mide la frecuencia con la que se clasifica incorrectamente un atributo elegido al azar) para identificar el atributo ideal para la división.

Estos algoritmos permiten adaptar los árboles de decisión a diferentes necesidades y conjuntos de datos, ofreciendo mucha flexibilidad y eficacia. Sin embargo, al ser herramientas tan complejas, las compañías a menudo suelen optar por contratar a expertos con formación en Business Analytics que les permitan entender cómo funcionan estos árboles de decisión. 

Si tú también quieres aprovechar su capacidad para simplificar y visualizar decisiones complejas, ¡no dudes en utilizarlos!