¿Qué es un árbol de decisión y cómo se crea uno?

Los árboles de decisión no son solo herramientas teóricas, sino que tienen aplicaciones en el mundo real en muchos campos, entre los que se incluyen:

• Clasificación: los árboles de decisión clasifican los datos en distintos grupos. Por ejemplo, un servicio de correo electrónico puede usar un árbol de decisión para clasificar los mensajes como "spam" o "no spam" según características específicas.
• Regresión: los árboles de decisión pueden predecir valores continuos, como estimar cuánto podría gastar un cliente en función de su historial de navegación.
• Análisis de decisiones empresariales: las empresas utilizan árboles de decisión para evaluar las opciones al lanzar nuevos productos, entrar en nuevos mercados o tomar decisiones de inversión.

Verás que los árboles de decisión se utilizan para segmentar clientes (determinar qué clientes es probable que respondan a ofertas específicas), hacer diagnósticos médicos (ayudar a los médicos a descartar enfermedades en función de los síntomas) y realizar aprobaciones de préstamos (decidir si es probable que un solicitante devuelva su préstamo).

Cuando los equipos multifuncionales se enfrentan a decisiones complejas, los árboles de decisión proporcionan un lenguaje común que todo el mundo puede entender.

Los árboles de decisión desglosan las decisiones complejas en una serie de opciones más simples. El proceso comienza con una sola pregunta en el nodo superior que, después, se ramifica en función de las posibles respuestas.

En cada nodo, el árbol hace una pregunta sobre una característica específica de tus datos. Por ejemplo: "¿El cliente tiene más de 30 años?" o "¿Esta persona no ha realizado un pago en el último año?". Las respuestas determinan qué rama seguir.

Las matemáticas detrás de este proceso involucran conceptos como:

• División: dividir los datos en subconjuntos según los valores de las características.
• Medidas de impureza: calcular qué tan mezclados están los datos en cada nodo.
• Rutas de decisión: la secuencia de decisiones que conduce a un resultado concreto.

El objetivo es crear divisiones que separen los datos en grupos significativos de la manera más eficaz. Los buenos árboles de decisión hacen las divisiones más informativas desde el principio, separando los datos de la manera más limpia posible con cada decisión.

Hay distintos tipos de árboles de decisión, cada uno adecuado para fines específicos:

• Árboles de clasificación: estos modelos predicen categorías o clases como, por ejemplo, si una transacción es fraudulenta o legítima.
• Árboles de regresión: los de este tipo predicen valores numéricos continuos, como el precio de la vivienda o la presión arterial de un paciente.

Algunos árboles de decisión usan divisiones binarias (preguntas de sí o no), mientras que otros usan divisiones de varios factores (preguntas con varias respuestas posibles). Los modelos populares incluyen CART (árboles de clasificación y regresión), que utiliza divisiones binarias para crear árboles simples pero potentes.

El tipo de árbol de decisión que elijas depende de tus necesidades específicas y del tipo de datos con el que trabajes. La planificación estratégica a menudo se beneficia de tener varios tipos de árboles para analizar diferentes aspectos de una decisión empresarial.

Como cualquier herramienta, los árboles de decisión tienen sus puntos fuertes y sus limitaciones.

Estas son algunas de sus ventajas principales:

• Interpretabilidad: cualquier persona puede seguir la lógica; no se requiere un título en estadística.
• Preparación mínima de datos: funcionan con datos numéricos y categóricos sin mucho preprocesamiento.
• Versatilidad: pueden gestionar varios tipos de problemas y datos.
• Claridad visual: la estructura del árbol hace que las decisiones complejas sean más fáciles de entender.
• Gestión de valores ausentes: muchos algoritmos pueden solucionar los datos incompletos.
  

Las limitaciones más significativas incluyen:

• Sobreajuste: sin las restricciones adecuadas, los árboles pueden volverse demasiado complejos y funcionar mal con los datos nuevos.
• Inestabilidad: los pequeños cambios en los datos a veces pueden hacer que los árboles sean completamente diferentes.
• Sesgo hacia las características con muchos niveles: los árboles pueden dar demasiada importancia a las variables con muchas categorías.
• Precisión limitada para ciertos problemas: la estructura del árbol no puede plasmar bien algunas relaciones complejas.

Entender estas compensaciones te ayuda a decidir cuándo usar los árboles de decisión y cuándo otros métodos podrían ser más apropiados. A menudo, la toma de decisiones eficaz implica saber qué herramienta es más adecuada para cada situación.