Tipos de árboles de decisión
Escrito por Chris Seabury ; última actualización: February 01, 2018
Una herramienta común que se utiliza en diferentes técnicas de resolución de problemas es el árbol de decisión. Para usar esta herramienta debes trazar un árbol de decisión con diferentes ramas y hojas que apunten a todos los factores que rodean una situación en particular. Dependiendo de la situación y del resultado deseado, existen varios tipos de árboles que puedes usar.
Árbol de clasificación
Usa un árbol de clasificación cuando existan diferentes partes de información que hayas calculado para determinar el resultado más predecible. Con el árbol de decisión por clasificación debes usar un proceso binario de categorías y subcategorías para esquematizar las diferentes variables que rodean a un resultado. Este tipo de árbol puede emplearse en probabilidad y estadística.
Árbol de regresión
Este tipo de árbol de decisión se usa cuando tienes diferentes partes de información para determinar un único resultado predeterminado. Durante el proceso de construir este árbol debes dividir las diferentes partes de información en secciones y luego subdividir en varios subgrupos. Este tipo de árbol es usado principalmente en cálculos de bienes raíces.
Árbol de mejora
Este tipo de árbol de decisión se usa cuando quieres incrementar la precisión del proceso de toma de decisiones. Para esto debes tomar una sola variable y luego calcularla y estructurarla de manera que la cantidad de errores se minimicen tanto como sea posible. Esto crea información más precisa, debido a que habrás eliminado los errores tanto como se pueda. Este tipo de árbol se usa principalmente en contabilidad y matemáticas.
Bosques de árboles de decisión
Estos se generan cuando creas diferentes árboles de decisión y luego los agrupas entre sí para hacer una determinación precisa de lo que pasará con un resultado en particular. A menudo los bosques de árboles de decisión se usarán para evaluar el resultado global de un evento en particular con base a la dirección que estén tomando los diferentes árboles de decisión.
Árbol de clasificación y regresión
Este tipo de árbol de decisión es usado para predecir el resultado de un evento usando factores dependientes para hacer la asunción más lógica. Para lograrlo puedes usar indicadores atrasados (lo que ha pasado) e indicadores en tiempo real o categorías claras y específicas para examinar el resultado esperado. Esto se usa principalmente en ciencia.
Agrupamiento de las K medias
Éste es considerado como el menos preciso de los árboles de decisión. Cuando usas este árbol de decisión debes combinar todos los factores diferentes que has identificado previamente en los que se presume que todos los grupos son iguales. Esta asunción puede ocasionar que algunos de los resultados esperados sean ampliamente diferentes. Este árbol se usa principalmente en el estudio de la genética.
