El aprendizaje de las máquinas es cada vez más sofisticado. Tanto que también puede ayudar en la toma de decisiones. Un árbol de decisión es esencialmente una disposición de varios resultados asociados a una serie de elecciones relacionadas entre sí. Las organizaciones y los individuos pueden utilizarlo para ponderar sus acciones basándose en múltiples factores como los beneficios, las probabilidades y los costos. Se puede utilizar un árbol de decisión en pitón para trazar algoritmos que permitan predecir la elección más favorable o para impulsar discusiones no formales.

Los mineros de datos utilizan esta herramienta con bastante frecuencia para derivar estrategias para alcanzar diversos objetivos. Sin embargo, encontrarás que el aprendizaje automático es donde el uso de un árbol de decisión es más frecuente. Típicamente, un árbol de decisión comienza con un nodo. Puede ramificarse en numerosos resultados. Cada resultado da lugar a la adición de nodos que se ramifican en más posibilidades, dándole una forma similar a la de un árbol.

¿Cuáles son los diferentes nodos de un árbol de decisión?

Un árbol de decisión tiene tres tipos de nodos: nodos de decisión, nodos finales y nodos de azar. Los nodos de azar representan un círculo, que resalta las probabilidades de un resultado concreto. La forma cuadrada representa el nodo de decisión – indica una elección que hay que hacer. Por último, el nodo final representa el resultado de una decisión.

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Ejemplo de análisis de un árbol de decisión

Se pueden reducir los riesgos y maximizar las posibilidades de lograr resultados deseables calculando el valor o la utilidad prevista de cada opción del árbol. Si quieres calcular la utilidad esperada de una elección, resta el costo de esa decisión de sus beneficios esperados. Los beneficios previstos son proporcionales al valor global de cada resultado que podría producirse de esa opción.

Cuando se trata de encontrar un resultado deseable, es esencial tener en cuenta las preferencias de la persona que toma la decisión con respecto a la utilidad. Por ejemplo, algunos están dispuestos a asumir riesgos para obtener beneficios considerables, mientras que otros quieren asumir la menor cantidad de riesgos.

Así pues, cuando se utiliza el árbol de decisión con su modelo de probabilidad, puede resultar útil para calcular la probabilidad condicional de un evento. También podría ser ideal para determinar si ocurrirá en base a otros eventos. Por lo tanto, debes comenzar con un par inicial y seguir su camino hasta el evento al que te diriges. Luego, multiplica la probabilidad de cada evento para obtener los resultados.

En casos como éste, puedes usar un árbol de decisión en forma de un diagrama de árbol convencional que mapea las probabilidades de varios eventos, como tirar los dados dos veces.

Comprensión del algoritmo del árbol de decisión

El algoritmo de un árbol de decisión en pitón pertenece a un grupo de algoritmos supervisados. Además, a diferencia de la mayoría de los algoritmos de aprendizaje supervisado, se puede utilizar el algoritmo de un árbol de decisión para resolver problemas de clasificación y regresión.

Una vez más, el objetivo principal de un árbol de decisión para desarrollar un modelo de entrenamiento es predecir el valor o la clase de un objetivo mediante la comprensión de las reglas de decisión fundamentales tomadas a partir de datos más antiguos, a los que los programadores también se refieren como datos de entrenamiento.

Comience con la raíz del árbol cuando intente predecir la etiqueta de clase de un registro y compare el valor del atributo raíz con la característica del registro. Cuando se trate de comparar, siga la rama que corresponde a su valor, después de lo cual puede ir al otro nodo.

¿Cuántos tipos de árboles de decisión hay?

Los tipos de árboles de decisión dependen de las variables objetivo. Hay dos tipos de árboles de decisión:

  • Árbol de decisión de variables continuas
  • Árbol de decisión de variables categóricas

Por ejemplo, tenemos que predecir si alguien pagará la prima de renovación a través de su compañía de seguros. Lo que sabemos en este escenario es que los ingresos del cliente son una variable masiva.

Sin embargo, el servicio de seguros no posee todos los detalles de sus clientes. La mayoría de ustedes sabrá que esta variable es crítica. Por lo tanto, podemos desarrollar un árbol de decisiones para predecir los ingresos de un cliente a través de otras variables como los productos y la ocupación. Principalmente especularemos valores para variables continuas.

¿Cuáles son los pros y los contras de un árbol de decisión?


Los puntos fuertes

  • Los árboles de decisión ofrecen una idea clara de los campos críticos para la clasificación o la predicción
  • Un árbol de decisión es capaz de manejar variables categóricas y continuas
  • No requieren un exceso de cálculo para realizar las clasificaciones
  • Estos árboles pueden generar reglas fácilmente comprensibles

Las debilidades

  • Los errores son bastante comunes en los árboles de decisión, en particular cuando se trata de problemas de clasificación y ejemplos de capacitación
  • Los árboles de decisión no son una opción ideal si se crean tareas de estimación para predecir el valor de un atributo continuo
  • El entrenamiento de un árbol de decisión puede ser bastante costoso desde el punto de vista computacional. Tienes que ordenar el campo de escupitajo del candidato de cada nodo para determinar la división más favorable. Algunos algoritmos utilizan combinaciones que requieren una búsqueda exhaustiva para determinar los pesos de combinación adecuados.
  • Podar los algoritmos es bastante costoso, principalmente porque hay que comparar y formar los subárboles.


Terminologías esenciales de los árboles de decisión

Los nodos del niño y del padre

Cualquier nodo que se divida en subnodos también se conoce como nodo padre. Los subnodos, por otro lado, son los nodos hijos.

Sub-árbol/sub-árbol

La subsección de la sección de un árbol de decisión es su subárbol o rama.

Poda

La poda es el proceso en el que se reduce el tamaño del árbol de decisión arrancando sus nodos.

Nodo terminal / Sordo

Los nodos de las hojas o terminales no tienen hijos y no pasan por divisiones adicionales.

Nodo de decisión

Cuando un solo subnodo se divide en varios nodos, se convierte en un nodo de decisión.

Dividiendo

La división es el proceso que divide un nodo en múltiples subnodos.

Nodo raíz

El nodo raíz representa la muestra global o la población de cada nodo. Se divide además en múltiples conjuntos homogéneos.

Pensamientos finales

La elaboración de un árbol de decisiones en pitón puede resolver múltiples problemas relacionados con las decisiones de organizaciones grandes y pequeñas. También puede ayudar a los individuos a decidir si la elección que están a punto de hacer sería rentable. Los desarrolladores a menudo utilizan la biblioteca de sclearn de python para desarrollar un árbol de decisiones de sclearn. Su aplicación y su algoritmo son más eficientes y dan mejores resultados.