Un árbol de decisión es un modelo de
predicción utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial.
Dada una base de
datos se construyen diagramas de construcciones
lógicas, muy similares a los sistemas de predicción basados en reglas, que
sirven para representar y categorizar una serie de condiciones que ocurren de
forma sucesiva, para la resolución de un problema.
Un
árbol de decisión tiene unas entradas las cuales pueden ser un objeto o una
situación descrita por medio de un conjunto de atributos y a partir de esto
devuelve una respuesta la cual en últimas es una decisión que es tomada a
partir de las entradas. Los valores que pueden tomar las entradas y las salidas
pueden ser valores discretos o continuos.
Se utilizan más los valores discretos por simplicidad, cuando se utilizan
valores discretos en las funciones de una aplicación se denomina clasificación
y cuando se utilizan los continuos se denomina regresión.
Un
árbol de decisión lleva a cabo un test a medida que este se recorre hacia las
hojas para alcanzar así una decisión. El árbol de decisión suele contener nodos
internos, nodos de probabilidad, nodos hojas y arcos. Un nodo interno contiene
un test sobre algún valor de una de las propiedades. Un nodo de probabilidad
indica que debe ocurrir un evento aleatorio de acuerdo a la naturaleza del
problema, este tipo de nodos es redondo, los demás son cuadrados. Un nodo hoja
representa el valor que devolverá el árbol de decisión y finalmente las ramas
brindan los posibles caminos que se tienen de acuerdo a la decisión tomada.
En el diseño de aplicaciones informáticas,
un árbol de decisión indica las acciones a realizar en función del valor de una
o varias variables. Es una representación en forma de árbol cuyas ramas se
bifurcan en función de los valores tomados por las variables y que terminan en
una acción concreta. Se suele utilizar cuando el número de condiciones no es
muy grande (en tal caso, es mejor utilizar una tabla de decisión).
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