Un árbol de decisión es una de las herramientas visuales de clasificación y predicción más simples pero altamente efectivas utilizadas para la toma de decisiones. Se necesita un problema o situación raíz y explora todos los posibles escenarios relacionados con él sobre la base de numerosas decisiones. Dado que los árboles de decisión son muy ingeniosos, juegan un papel crucial en los diferentes sectores. Desde la programación hasta el análisis de negocios, los ejemplos de árboles de decisión están en todas partes. Si también desea aprender qué es un árbol de decisión y cómo crear uno, entonces está en el lugar correcto. Comencemos y descubramos todos los detalles esenciales sobre los diagramas de árboles de decisión.
Al principio, un árbol de decisión aparece como una estructura similar a un árbol con diferentes nodos y ramas. Cuando miras un poco más de cerca, te darás cuenta de que ha diseccionado un problema o una situación en detalle. Se basa en los principios de clasificación que predicen el resultado de una decisión, lo que lleva a diferentes ramas de un árbol. Comienza desde una raíz, que gradualmente tiene diferentes nodos de decisión. La estructura tiene nodos de terminación al final.
Idealmente, un árbol de decisión se puede usar en casi todos los sectores. Esto se debe a que podemos tomar cualquier instancia del mundo real o hipotética y representarlo utilizando un diagrama de árbol de decisión. Para comprender mejor qué es un árbol de decisión, consideremos este ejemplo. Hace una pregunta simple: si comprar un nuevo software o no. Si compramos una nueva herramienta, entonces conduce aún más a la comparación entre las dos opciones. Si no, entonces podemos continuar usando el software actual o pedir prestada la herramienta de un amigo.
Dado que un árbol de decisión proporciona un mapa sistemático del escenario actual y las opciones disponibles, ciertamente tiene una amplia gama de aplicaciones. Las siguientes son algunas de las ventajas y razones para usar un diagrama de árbol de decisión.
- Con la ayuda de estos diagramas de árboles, podemos resolver un problema cubriendo todos los aspectos posibles.
- Desempeña un papel crucial en la toma de decisiones al ayudarnos a sopesar los pros y los contras de diferentes opciones, así como su impacto a largo plazo.
- No se necesita cálculo para crear un árbol de decisión, lo que los hace universales para cada sector.
- Estos diagramas de árbol de predicción se pueden usar para representar todo tipo de escenarios categóricos y continuos que pueden ser difíciles de representar de otra manera.
- En el escenario actual, los árboles de decisión juegan un papel vital en tecnologías futuristas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
- Pueden representar datos cuantitativos y cualitativos de una manera visualmente atractiva y eso también sin aplicar demasiado cálculo.
Una de las mejores partes sobre los diagramas de árboles de decisión es que son extremadamente fáciles de hacer y no requerirán un entrenamiento extenso. Exploraremos algunos ejemplos de árboles de decisión y símbolos importantes en la siguiente sección para enseñarle cómo crear su primer árbol de decisión.
¿Cómo se hace un diagrama de decisiones?
El formato inteligente de SmartDraw hace que sea fácil crear un árbol de decisión y cientos de otros diagramas, en minutos.
Querrá comenzar con una plantilla de árbol de decisión y luego agregar decisiones e incógnitas haciendo clic en comandos simples en SmartPanel. SmartDraw construye su diagrama para usted, conectando decisiones y nodos de manera inteligente.
Cambie el diseño de su árbol de decisión con solo un clic.
Puede agregar, mover o eliminar cualquier parte de su árbol y las ramas se vuelven a conectar automáticamente, para que su árbol de decisión siempre se vea genial. No tendrás que luchar para conectar formas manualmente.
También puede crear un árbol de decisión utilizando automáticamente los datos. Todo lo que tiene que hacer es formatear sus datos de una manera que SmartDraw pueda leer las relaciones jerárquicas entre las decisiones y no tendrá que hacer ningún dibujo manual.
Un árbol de decisión puede usarse de manera predictiva o de manera descriptiva. En cualquier caso, se construyen de la misma manera y siempre se usan para visualizar todos los resultados posibles y puntos de decisión que ocurren cronológicamente. Los árboles de decisión se usan más comúnmente en el mundo financiero para áreas como la aprobación de préstamos, la gestión de la cartera y el gasto. Un árbol de decisión también puede ser útil al examinar la viabilidad de un nuevo producto o definir un nuevo mercado para un producto existente.
Aquí hay algunos consejos de mejores prácticas para crear un diagrama de árbol de decisión:
- Empiece el árbol. Dibuje un rectángulo cerca del borde izquierdo de la página para representar el primer nodo. En este rectángulo, escriba la primera pregunta, idea principal o criterio que conducirá a una decisión.
¿Cómo se dibuja un árbol de decisión?
Los árboles de decisión son marcos que permiten a las empresas u organizaciones tomar decisiones o clasificaciones consistentes de datos. El análisis de árboles de decisión también podría usarse para mapear los posibles resultados y guiarlo hacia la mejor opción.
Los árboles de decisión son diferentes de los diagramas de flujo porque los diagramas de flujo se utilizan para describir las tareas involucradas en un proceso, que podrían incluir múltiples decisiones en el camino. Los árboles de decisión son para una sola decisión o clasificación. Podrías llamar a esos «¿Qué película debes ver en Netflix?» diagrama un diagrama de flujo, pero son más como un árbol de decisión no técnico porque lo guían a través de una sola decisión.
Un árbol de clasificación es un tipo de árbol de decisión que pone objetos o resultados en categorías o clases claras. Puede aplicar un árbol de clasificación para clasificar los crustáceos en su género y especies correctas. Este tipo de árbol de decisión lo ayudaría a distinguir entre una langosta del Atlántico y una langosta canadiense, por ejemplo.
A diferencia de un árbol de clasificación, los árboles de regresión se utilizan para predecir un valor continuo. Por ejemplo, un árbol de regresión generaría un rango de precios esperado para un automóvil al sopesar los factores que afectan el precio del automóvil. Esto sería cosas como si el automóvil ha tenido o no accidentes importantes, la marca en el automóvil y el año en que se hizo el automóvil.
Estos diagramas son más útiles cuando describen un proceso o decisión que tomará varias veces, como qué regalo dar a un cliente en función de los datos que ha recopilado (dinero gastado con su empresa, duración de la relación, etc.).
¿Qué es árbol de decisiones ejemplos?
Un árbol de decisión es un tipo de árbol de probabilidad muy específico que le permite tomar una decisión sobre algún tipo de proceso. Por ejemplo, es posible que desee elegir entre el elemento de fabricación A o el elemento B, o invertir en la opción 1, opción 2 o opción 3. Los árboles son una excelente manera de lidiar con este tipo de decisiones complejas, que siempre involucran muchos factores diferentes y generalmente implica cierto grado de incertidumbre. Aunque se pueden dibujar a mano, el software a menudo se usa ya que los árboles pueden volverse complejos muy rápidamente.
Hay tres áreas amplias generalmente en un árbol:
- La decisión: se muestra como un nodo cuadrado con dos o más arcos (llamados «ramas de decisión») que apunta a las opciones.
- La secuencia del evento: se muestra como un nodo círculo con dos o más arcos que señalan los eventos. Las probabilidades se pueden mostrar con los nodos circulares, que a veces se llaman «nodos de oportunidad».
- Las consecuencias: los costos o servicios públicos asociados con diferentes vías del árbol de decisión. El punto final se llama «terminal» y está representado por un triángulo o barra en una computadora.
Un árbol de decisión que muestra las consecuencias financieras de desarrollar dos productos. Imagen: umich.edu
Para que un árbol de decisión sea efectivo, debe contener todas las posibilidades, es decir, todas las vías posibles y secuencias de eventos. Además, los eventos deben ser mutuamente excluyentes; En otras palabras, si ocurre un evento, el otro no puede.
La siguiente imagen, basada en una infografía del sitio web de John DeGroote, muestra cómo un árbol de decisión puede usarse para dar expectativas realistas de lo que los demandantes pueden esperar cuando van a la corte.
¿Qué es un árbol de decisión y para qué se utiliza?
Los árboles de decisión son excelentes herramientas para ayudarlo a elegir entre varios cursos de acción.
Proporcionan una estructura altamente efectiva dentro de la cual puede establecer opciones e investigar los posibles resultados de elegir esas opciones. También lo ayudan a formar una imagen equilibrada de los riesgos y recompensas asociadas con cada curso de acción posible.
Comienza un árbol de decisión con una decisión que necesita tomar. Dibuja un pequeño cuadrado para representar esto hacia la izquierda de una gran hoja de papel.
Desde este cuadro, dibuje las líneas hacia la derecha para cada solución posible y escriba esa solución a lo largo de la línea. Mantenga las líneas separadas lo más lejos posible para que pueda expandir sus pensamientos.
Al final de cada línea, considere los resultados. Si el resultado de tomar esa decisión es incierto, dibuje un pequeño círculo. Si el resultado es otra decisión que debe tomar, dibuje otro cuadrado. Los cuadrados representan decisiones, y los círculos representan resultados inciertos. Escriba la decisión o factor por encima del cuadrado o círculo. Si ha completado la solución al final de la línea, simplemente déjela en blanco.
A partir de los nuevos cuadrados de decisión en su diagrama, dibuje líneas que representen las opciones que podría seleccionar. De los círculos dibujan líneas que representan posibles resultados. Nuevamente, tome una breve nota sobre la línea que dice lo que significa. Sigue haciendo esto hasta que haya presentado tantos resultados y decisiones posibles como pueda ver a las decisiones originales.
¿Qué es el diagrama de decisión?
Las ramas, que provienen de la raíz, representan diferentes opciones, o cursos de acción, que están disponibles al tomar una decisión particular. Se indican más comúnmente con una línea de flecha y, a menudo, incluyen costos asociados, así como la probabilidad de ocurrir.
Los nodos de la hoja, que están unidos al final de las ramas, representan posibles resultados para cada acción. Por lo general, hay dos tipos de nodos de hoja: nodos de hoja cuadrada, que indican otra decisión que se tomará, y los nodos de hoja circulares, que indican un evento casual o resultado desconocido.
Cuando se forman juntos, estos elementos se parecen libremente a un árbol, que es donde el diagrama obtiene su nombre. Este ejemplo de árbol de decisión de gradiente le muestra cómo funciona.
Aunque ciertamente puede presentar un caso para el antiguo consejo de la abuela Willow para «dejar que sus espíritus lo guíen», a veces, es necesario un enfoque más formal y calculado. Es por eso que los árboles de decisión son tan efectivos.
Consejo de diseño: con el fabricante de árboles de decisión de Venngage, puede usar múltiples colores para representar diferentes tipos de decisiones y posibles resultados.
Ahora que sabe exactamente qué es un árbol de decisión, es hora de considerar por qué esta metodología es tan efectiva. Los árboles de decisión tienen varias ventajas:
Los árboles de decisión no son lineales, lo que significa que hay mucha más flexibilidad para explorar, planificar y predecir varios resultados posibles para sus decisiones, independientemente de cuándo ocurran.
Por ejemplo, si es un profesional de recursos humanos, puede elegir árboles de decisión para ayudar a los empleados a determinar su ruta de crecimiento ideal en función de las habilidades, intereses y rasgos, en lugar de la línea de tiempo.
¿Qué es el diagrama de proceso de decisión?
El proceso de desarrollo de un diagrama de decisiones para los fines de evaluación se basa en dos pilares:
- identificación de momentos de toma de decisiones (elección de objetivos),
- La identificación, recopilación y procesamiento de la información correspondiente.
En la mayoría de los casos, el establecimiento del diagrama de decisiones sigue la construcción del diagrama de objetivos. El diagrama de objetivos es la herramienta básica para identificar los momentos de elección. Además del momento de la definición del objetivo general, los otros momentos de elección están en cada una de las ramas del diagrama. Esto es precisamente que surge la pregunta: ¿por qué se conservaron estos objetivos? ¿Por qué no otros?
¿Cómo identificar las preguntas que tienen como objetivo justificar las elecciones de los objetivos? Tenga en cuenta que la identificación de los objetivos fallidos contribuye a especificarlos. Para cada uno de los momentos de elección, pueden surgir cuatro posibilidades:
- identificación de momentos de toma de decisiones (elección de objetivos),
- La identificación, recopilación y procesamiento de la información correspondiente.
En los primeros tres casos, los evaluadores retendrán la información proporcionada sobre los objetivos previstos y no seleccionados, así como las razones por las cuales no fueron retenidos, en la primera hipótesis. En el último caso, se deben identificar los objetivos teóricamente posibles.
¿Qué es un grafo de decisión?
Los gráficos de decisión, también conocidos como diagramas de influencia, extienden las redes bayesianas con los conceptos de servicios públicos (por ejemplo, ganancias/perder/ganancias/costos) y decisiones. Esto facilita la toma de decisiones bajo incertidumbre, también conocida como automatización de decisiones.
Tenga en cuenta que también puede usar la optimización de evidencia para minimizar/maximizar una función/estado de variable continua/discreto.
El objetivo de un gráfico de decisión es encontrar una estrategia óptima (conjunto de decisiones) que maximice la utilidad general (por ejemplo, ganancias/pérdidas) de la red.
Esto nos permite tomar decisiones basadas en costos basadas en modelos aprendidos de datos y/o construidos a partir de la opinión experta.
Se pueden agregar una o más variables de utilidad a una red bayesiana, lo que permite la codificación de valores que típicamente son positivos para representar una ganancia/ganancia o negativo para representar una pérdida o costo.
Estos valores se llaman utilidades.
Al igual que un nodo de probabilidad/probabilidad continua estándar, un nodo de utilidad también tiene una distribución asociada con él.
Como es el caso de los nodos de probabilidad/probabilidad, esta distribución es condicional para sus padres. Por ejemplo,
Un nodo de utilidad U1 con los padres C1 y D2 tendría una distribución P (U1 | C1, D2).
Esta distribución puede tener variaciones asociadas con cada utilidad o la varianza se puede solucionar a cero.
Bayes Server permite que los nodos de probabilidad/probabilidad continuos y discretos coexistan con nodos de utilidad y decisión.
Cuando una red contiene múltiples nodos de utilidad, se debe agregar una utilidad de hoja. Esto forma una utilidad general para la red, ponderando a sus padres.
La razón por la que requerimos esta utilidad de la hoja es doble. Primero, permite consultar la utilidad al igual que una variable continua estándar, de hecho, también puede realizar consultas conjuntas.
En segundo lugar, le permite soportar los servicios públicos de los padres.
¿Qué es un diagrama de árbol de toma de decisiones?
Un árbol de decisión es un diagrama de flujo que comienza con una idea principal y luego se ramifica en función de las consecuencias de sus decisiones. Se llama un «árbol de decisión» porque el modelo generalmente parece un árbol con ramas.
Estos árboles se utilizan para el análisis de árboles de decisión, que implica describir visualmente los resultados potenciales, los costos y las consecuencias de una decisión compleja. Puede usar un árbol de decisión para calcular el valor esperado de cada resultado en función de las decisiones y consecuencias que lo llevaron. Luego, al comparar los resultados entre sí, puede evaluar rápidamente el mejor curso de acción. También puede usar un árbol de decisión para resolver problemas, administrar costos y revelar oportunidades.
Ramas alternativas: las ramas alternativas son dos líneas que se ramifican de una decisión en su árbol de decisión. Estas ramas muestran dos resultados o decisiones que se derivan de la decisión inicial en su árbol.
Nodos de decisión: los nodos de decisión son cuadrados y representan una decisión que se toma en su árbol. Cada árbol de decisión comienza con un nodo de decisión.
Un análisis de árbol de decisión combina estos símbolos con notas que explican sus decisiones y resultados, y cualquier valor relevante para explicar sus ganancias o pérdidas. Puede dibujar manualmente su árbol de decisión o usar una herramienta de diagrama de flujo para mapear su árbol digitalmente.
Puede usar el análisis de árboles de decisión para tomar decisiones en muchas áreas, incluidas las operaciones, la planificación del presupuesto y la gestión de proyectos. Siempre que sea posible, incluya datos y números cuantitativos para crear un árbol efectivo. Cuantos más datos tenga, más fácil será para usted determinar los valores esperados y analizar soluciones basadas en números.
¿Cómo crear un diagrama de árbol de decisión?
Puede crear un árbol de decisión utilizando los siguientes pasos. Recuerde: una vez que complete su árbol, puede comenzar a analizar cada decisión para encontrar el mejor curso de acción.
El primer paso es identificar su nodo raíz. Este es el problema principal, la pregunta o la idea que desea explorar. Escriba su nodo raíz en la parte superior de su diagrama de flujo.
Luego, expanda su árbol agregando decisiones potenciales. Conecte estas decisiones al nodo raíz con ramas. A partir de aquí, escriba los resultados obvios y potenciales de cada decisión.
Recuerde desarrollar cada decisión en su árbol. Cada decisión eventualmente debería llegar a un punto final, lo que garantiza que todos los resultados aumenten a la superficie. En otras palabras, no hay lugar para sorpresas.
Los árboles de decisión más efectivos incorporan datos cuantitativos. Esto le permite calcular el valor esperado de cada decisión. Los datos más comunes son monetarios.
El último paso es evaluar los resultados. En este paso, está determinando qué decisión es más ideal en función de la cantidad de riesgo que está dispuesto a asumir. Recuerde, la decisión de mayor valor puede no ser el mejor curso de acción. ¿Por qué? Aunque viene con una alta recompensa, también puede traer un alto nivel de riesgo.
Depende de usted, y su equipo, para determinar el mejor resultado en función de su presupuesto, línea de tiempo y otros factores.
- Ponga posibles acciones en la columna B en dos células diferentes, diagonales a su decisión base.
- En la columna C, incluyen costos potenciales o consecuencias de las acciones que realiza en la columna B.
¿Cuándo se utiliza diagrama de árbol?
Un diagrama de árboles es una nueva herramienta de planificación de gestión que representa la jerarquía de tareas y subtareas necesarias para completar y objetivos. El diagrama de árbol comienza con un elemento que se ramifica en dos o más, cada uno de los cuales se ramifica en dos o más, y así sucesivamente. El diagrama terminado se parece a un árbol, con un tronco y ramas múltiples.
Se utiliza para dividir amplias categorías en niveles de detalle más finos y más finos. El desarrollo del diagrama de árboles lo ayuda a mover su pensamiento paso a paso de generalidades a detalles.
- Cuando se conoce o se aborda un problema en generalidades amplias y debe pasar a detalles específicos, como cuando se desarrolle pasos lógicos para lograr un objetivo
- Desarrolle una declaración del objetivo, el proyecto, el plan, el problema o lo que se esté estudiando. Escríbelo en la parte superior (para un árbol vertical) o a la izquierda (para un árbol horizontal) de su superficie de trabajo.
- Haga una pregunta que lo llevará al siguiente nivel de detalle. Por ejemplo:
- Para un objetivo, un plan de acción o una estructura de desglose de trabajo, pregunte: «¿Qué tareas se deben hacer para lograr esto?» o «¿Cómo se puede lograr esto?»
- Para el análisis de causa raíz, pregunte: «¿Qué causa esto?» o «¿Por qué sucede esto?»
- Para una tabla de gozinto, pregunte: «¿Cuáles son los componentes?» («Gozinto» literalmente proviene de la frase, «¿Qué entra en ella?»)
- Lluvia de ideas sobre todas las respuestas posibles. Si se realizó un diagrama de afinidad o un diagrama de interrelación previamente, se pueden tomar ideas de allí. Escriba cada idea en una línea a continuación (para un árbol vertical) o a la derecha de (para un árbol horizontal) la primera declaración. Mostrar enlaces entre los niveles con flechas.
- Haga una verificación «necesaria y suficiente». ¿Son necesarios todos los elementos en este nivel para el del nivel anterior? Si todos los elementos en este nivel estuvieran presentes o logrados, ¿serían suficientes para los que están en el nivel anterior?
- Cada una de las nuevas declaraciones de ideas ahora se convierte en el tema: un objetivo, objetivo o declaración de problemas. Para cada uno, haga la pregunta nuevamente para descubrir el siguiente nivel de detalle. Cree otro nivel de declaraciones y muestre las relaciones con el nivel anterior de ideas con flechas. Haga una verificación «necesaria y suficiente» para cada conjunto de elementos.
- Continúe convirtiendo cada nueva idea en una declaración de asunto y haga la pregunta. No se detenga hasta que alcance elementos fundamentales: acciones específicas que se pueden llevar a cabo, componentes que no son divisibles, causas raíz.
- Haga una verificación «necesaria y suficiente» de todo el diagrama. ¿Son necesarios todos los elementos para el objetivo? Si todos los elementos estuvieran presentes o logrados, ¿serían suficientes para el objetivo?
El Distrito Escolar de Pearl River, NY, un destinatario de 2001 del Premio Nacional de Calidad Malcolm Baldrige, utiliza un diagrama de árboles para comunicar cómo los objetivos en todo el distrito se traducen en subpases y proyectos individuales. Llaman a este enfoque conectado «el hilo dorado».
Artículos Relacionados:
