Árboles de decisión: Definición, tipos y ejemplos

¿Sabes cómo las empresas logran obtener tantas variables en una sola decisión? ¿O cómo identifican con precisión las transacciones fraudulentas? Los árboles de decisión son la respuesta a todo esto. Básicamente, los árboles de decisión descomponen las decisiones en piezas más observables y manejables, proporcionando el marco para el análisis de datos y la comprensión de tus decisiones en consecuencia.

¿Qué es un árbol de decisión?

Un árbol de decisión es un diagrama utilizado como herramienta de análisis de datos para mejorar el proceso de toma de decisiones.

La razón de la analogía con un árbol es que los nodos consisten en raíces, ramas y hojas, que representan la decisión o problema inicial, diferentes opiniones o pruebas, y los resultados y clasificaciones finales, respectivamente.

Los árboles de decisión son herramientas simples y poderosas que segmentan decisiones complejas en partes más pequeñas y manejables. Esto permite una fácil visualización del análisis de datos utilizado para hacer predicciones precisas, lo que permite la estrategia en muchos campos diversificados en consecuencia.

Cuándo usar un árbol de decisión

No hay un momento o situación específicos para usar un árbol de decisión. Es una herramienta simple que puede ayudarte a enfrentar la mayoría de las situaciones, incluso problemas cotidianos. Sin embargo, algunas situaciones en las que el árbol de decisión sería un procedimiento de inferencia adecuado incluyen:

⏰Cuando las explicaciones y la interpretación de los resultados son de principal preocupación

⏰Cuando se utiliza en la tarea de clasificación (identificar correos electrónicos no deseados y transacciones fraudulentas)

⏰Cuando se realiza un análisis de regresión

⏰Cuando se prepara un modelo predictivo

⏰Al descubrir relaciones no lineales 

⏰Al convertir ideas en acciones

Casos de uso de árboles de decisión

Los árboles de decisión son herramientas versátiles que se pueden utilizar en diversos ámbitos, como salud, educación, finanzas, marketing y recursos humanos. Aquí hay dos casos de uso comunes:

1. Predicción de abandono

Los árboles de decisión en el mundo empresarial se utilizan especialmente para ofrecer productos o servicios basados en suscripción. El evento de abandono toma su lugar como nodo inicial; luego, se crean ramas para listar los factores que pueden causar abandono. 

Además, se colocan datos estadísticos como satisfacción del cliente, comunicación de la empresa con los clientes, tasa de compra del usuario y número de clientes regulares y abandonados en las ramas adecuadas de su árbol. Cuando el árbol de decisión esté completo, surgirán patrones de abandono. Luego, se hacen sugerencias para tomar medidas para prevenir el abandono.

2. Diagnóstico médico

En el campo de la salud, es posible diagnosticar a los pacientes simplemente utilizando un árbol de decisión. Para hacer esto, se colocan la altura, el peso, la edad, el historial, los síntomas, los resultados de las pruebas, etc., del paciente en las ramas. Luego, se hacen predicciones creando ramas de probabilidad. Finalmente, se comparan las probabilidades, se determina la decisión final y se diagnostica al paciente.

Cómo crear un árbol de decisión (paso a paso)

Crear un árbol de decisión es un proceso bastante sencillo. Puedes utilizar programas tecnológicos o simplemente dibujar con un bolígrafo en papel. Si suponemos que tienes un propósito de investigación específico o un problema y que tus datos ya han sido recopilados, puedes crear un árbol de decisión en tres pasos.

1. Dibujar el nodo inicial: Primero, selecciona el atributo más importante que afecta tu decisión, que será tu nodo raíz. Comienza a crear ramas basadas en el atributo del nodo raíz y divide los datos que has preparado antes. Continúa etiquetando las ramas a medida que las creas.

2. Expanding nodes: Crea ramas que incluyan diferentes decisiones considerando los siguientes pasos de las ramas que has etiquetado. Estas ramas representan probabilidades y resultados definitivos. Debes dibujar dos de ellas de diferentes maneras para que sea más fácil interpretarlas más tarde.

3. Alcanzar nodos finales: Continúa haciendo el paso dos hasta que no necesites agregar nuevas ramas. Luego, cada una de estas ramas terminará con un nodo de resultado. Esto es necesario para facilitar la comparación entre los nodos de resultado y realizar la evaluación.

Ejemplos del árbol de decisiones

Aquí hay dos casos de muestra para darte una idea de cómo crear nodos en un árbol de decisiones típico. Aunque los ejemplos aquí son en el campo de la investigación de mercado, puedes pensar en ellos como una plantilla de árbol de decisiones y adaptarlos a tu propio campo de trabajo.

Ejemplo #1

Una empresa de juegos tiene como objetivo lanzar un nuevo tipo de juego al mercado. Sin embargo, quieren encontrar el público objetivo del juego colocando los datos que recopilan en nodos en un árbol de decisiones para llegar a una decisión final.

Nodo raíz: Edad

Rama 1: Menores de 18 años

Nodo interno: Preferencia de plataforma de juegos

Rama a: PC

Nodo hoja: Interés en juegos de sandbox

Rama b: Móvil

Nodo hoja: Interés en juegos casuales

Rama 2: Edad 18-30

Nodo interno: Historial de experiencia en juegos

Rama a: Juegos de rol

Nodo hoja: Interés en juegos de rol en línea

Rama b: Juegos de estrategia

Nodo hoja: Bajo interés en general

Ejemplo #2

Una empresa de ropa quiere conocer los hábitos de compra de sus clientes para brindarles un mejor servicio.

Nodo raíz: Frecuencia de compras

Rama 1: Compradores frecuentes

Nodo interno: Tipos de productos comprados

Rama a: Camisetas

Nodo hoja: Incremento de precios, especialmente en verano

Rama b: Pantalones vaqueros

Nodo hoja: Incremento de precios, especialmente en otoño

Rama 2: Compradores poco frecuentes

Nodo interno: Tipos de productos comprados

Rama a: Bolsos

Nodo hoja: Incremento de precios, especialmente en primavera

Rama b: Abrigos

Nodo hoja: Incremento de precios, especialmente en invierno

Ventajas y desventajas de usar el árbol de decisiones

Los árboles de decisiones tienen ventajas y desventajas, como cualquier herramienta analítica. Conocerlas ayuda a decidir cuándo y cómo implementar de manera efectiva un árbol de decisiones en diversos escenarios.

Ventajas y desventajas de usar árboles de decisiones

➕Simple y fácil de entender: Los árboles de decisiones no requieren experiencia, por lo que son fáciles de usar al tomar una decisión.

➕Visualmente facilita la interpretación: Facilita la comprensión gracias a su visualidad al compartir información con otros.

➕Se pueden examinar tipos de datos cualitativos o cuantitativos: Examinar dos tipos de datos diferentes proporciona una oportunidad de análisis más completo.

➖Hacer cambios conduce a cambios masivos: Es sensible a las variaciones de datos; tenga cuidado al hacer cambios significativos.

➖Puede haber sesgo en la selección de características: Ciertas ramas y características pueden volverse especialmente prominentes, dando forma involuntariamente a la toma de decisiones.

➖Si los datos son de baja calidad, el esquema también es de baja calidad: Si su paso de recolección de datos está incompleto o incorrecto, no obtendrá un resultado eficiente.

Preguntas frecuentes sobre los árboles de decisión

Puede consultar las preguntas frecuentes a continuación para leer respuestas a preguntas directamente relacionadas con los árboles de decisión.

Puntos clave para recordar

En resumen, los árboles de decisión ofrecen un método visual simple en el proceso de toma de decisiones. Se pueden utilizar en técnicas de análisis de datos más complejas para mejorar la estabilidad. Son capaces de representar datos cualitativos y cuantitativos para que puedan ser utilizados en muchas disciplinas diferentes.  

Aunque tiene algunas desventajas, como la inestabilidad, es una herramienta que siempre seguirá siendo utilizada por su simplicidad y facilidad de uso. Este artículo explica ejemplos de árboles de decisión con soluciones para que ahora esté informado y pueda tomar medidas. Ahora es tu turno.