¿Necesitas realizar el análisis de una decisión compleja y apreciar los posibles resultados que obtendrás? Esto es justo lo que ofrece el “Árbol de Decisiones”, un método analítico de Machine Learning que permite a las organizaciones comparar posibles acciones entre sí, tomando en consideración variables como costos, riesgos, probabilidades y beneficios.
Se trata de una de las estrategias más utilizadas para la toma de decisiones bajo incertidumbre, resultando increíblemente útil para que las personas y organizaciones tomen decisiones estratégicas, guiando su crecimiento empresarial.
¿Qué es un árbol de decisiones?
El árbol de decisión es un modelo predictivo de Machine Learning basado en un algoritmo capaz de clasificar o etiquetar objetos mediante diferentes preguntas. Las observaciones con valores similares se agrupan, en función de las variables establecidas, creando una especie de mapa que muestra cada una de las posibles decisiones con sus respectivos resultados.
Para realizar un árbol de decisión, es posible utilizar un software especializado que utilice Data Science para analizar grandes volúmenes de información e inteligencia artificial para conectar dicha información con los parámetros establecidos, en busca de una ruta de decisión coherente con los mejores intereses de la organización.
Otra alternativa, sería realizar todo el procedimiento de forma manual, dibujando a mano o sobre una pizarra y realizando el análisis estadístico correspondiente.
Este comienza con un nodo que se ramifica en diferentes resultados posibles, cada uno con nodos adicionales, hasta conseguir la forma de un árbol. El diagrama de árbol de decisión utiliza tres tipos de nodos que marcarían la ruta de decisión, cada uno de los cuales se representa con un símbolo específico:
- Nodos de decisión
Se representa con un cuadrado y nos muestra la decisión que se tomaría.
- Nodos de probabilidad
Representado con un círculo, indica múltiples resultados inciertos y su nivel de probabilidad.
- Nodos terminales
Tienen forma triangular y representan el resultado definitivo de una decisión.
¿Por qué es recomendable utilizar un árbol de decisiones?
Existen dos razones fundamentales por las cuales deberíamos utilizar un árbol de decisiones con Machine Learning:
- Para realizar predicciones basadas en el cálculo de probabilidades. Es decir, para calcular la probabilidad de que un elemento determinado pertenezca a una categoría en particular.
- Para realizar clasificaciones y asignar elementos a sus categorías o clases más probables, cuando se tienen diferentes valores como potenciales respuestas.
Se utiliza un árbol de decisiones para intentar ofrecer la mejor solución a un problema, a partir del diagnóstico situacional adecuado y la búsqueda de todas las posibles soluciones, las cuales se reflejan en forma de ramificaciones.
¿Dónde se aplica el árbol de decisiones?
Los escenarios de aplicación para este algoritmo de Machine Learning basado en Data Science, suelen ser los siguientes:
- En caso de situación de incertidumbre relacionada con los posibles resultados de una acción específica, tanto en la industria financiera como bancaria, sector retail, etc.
- Cuando el usuario tiene claros los objetivos dentro de su estrategia de crecimiento empresarial (maximizar ganancias, disminuir costos, etc.) y posee los datos suficientes para un análisis situacional con el cual proyectarse a futuro.
- Al momento de evaluar oportunidades de expansión de marca, utilizando como referencia datos históricos de ventas.
- En análisis de decisiones para colaborar con el desarrollo de una estrategia factible.
Sin dudas, se trata de una potente herramienta de visualización con la capacidad de ayudar a los responsables de la toma de decisiones a realizar movimientos correctos en el instante adecuado.
