áRBOL DE DECISIONES CASTILLO ORTIZ LESLY ULLANIC

Presentación del tema: "áRBOL DE DECISIONES CASTILLO ORTIZ LESLY ULLANIC"— Transcripción de la presentación:

1 áRBOL DE DECISIONES CASTILLO ORTIZ LESLY ULLANIC
Chávez ARCEGA VICTOR HUGO Rodríguez VIRGEN ANA LUZ 4º “A” ADMINISTRACIÓN X LA CALIDAD

2 ÁRBOL DE DECISIONES

3 INTRODUCCIÓN Existe una serie de algoritmos desarrollados desde los principios de los 60's para la construcción de árboles de decisión. Muchos de éstos desarrollos se han convertido en herramientas comerciales. El aprendizaje de árboles de decisión es uno de los más sencillos y fáciles de implementar y a su vez de los más poderosos. Un árbol de decisión toma de entrada un objeto o situación descrita por un conjunto de atributos y regresa una decisión ``verdadero/falso''. En general pueden tener un rango más amplio que simples funciones. Cada nodo interno corresponde a una prueba en el valor de uno de los atributos y las ramas están etiquetadas con los posibles valores de la prueba. Cada hoja especifica el valor de la clase. Los árboles de decisión están limitados a hablar de un solo objeto, o sea, siendo cada prueba de atributo una proposición. Por lo mismo no podemos usar los árboles de decisión para expresar pruebas sobre dos o más objetos diferentes.

4 QUE SON LOS ÁRBOLES DE DECISIÓN
Es una serie de preguntas, relacionadas mediante un diagrama, a las que debe contestarse sí o no. Las respuestas determinan qué vía ha de seguirse y a qué decisión lleva esa vía. Es un diagrama que representa en forma secuencial condiciones y acciones; muestra qué condiciones se consideran en primer lugar, en segundo lugar y así sucesivamente.

5 Un árbol de decisión sirve para modelar funciones discretas, en las que el objetivo es determinar el valor combinado de un conjunto de variables, y basándose en el valor de cada una de ellas, determinar la acción a ser tomada. Los árboles de decisión son normalmente construidos a partir de la descripción de la narrativa de un problema.

6 COMPONENTES Nodos: nombres o identificadores de los atributos.
Ramas: posibles valores del atributo asociado al nodo. Hojas: conjuntos ya clasificados de ejemplos y etiquetados con el nombre de una clase.

7 VENTAJAS Primera, es que toma las ventajas de la estructura consecutiva de las ramas del árbol de decisiones, de tal forma que se identifican de manera inmediata el orden de verificación de las condiciones y las acciones que se deben llevar a cabo. Segundo, las condiciones y acciones del árbol de decisiones se encuentran en ciertas ramas pero no en otras, a diferencia de las tablas de decisiones, donde todas forman parte de la misma tabla. Tercero, al compararse con las tablas los árboles de decisiones se entienden con más facilidad en una organización y son apropiados como un método de comunicación.

8 FORMATO GENERAL DE UN árbol DE Decisión

9 FIGURA 1.- ÁRBOL DE DECISIÓN (EJEMPLO)

10 FIGURA 2.- ÁRBOL DE DECISIÓN (EJEMPLO)
C I E L O LLUVIOSO NUBLADO SOLEADO HUMEDAD SI VIENTO FUERTE/DEBIL ALTA/NORMAL NO SI SI NO

11 CONCLUSIÓN Se ha demostrado que los árboles de decisión son eficaces cuando es necesario describir problemas con más de una dimensión o condición. También son útiles para identificar los requerimientos de datos críticos que rodean al proceso de decisión, es decir, los árboles indican los conjuntos de datos que la gerencia requiere para formular decisiones o tomar acciones.