Los árboles de decisión en minería de datos: ¡la forma ideal para decidir!
Andrea Flores - 11 Jun 21
Articulo
7 min.
Los árboles de decisión en minería de datos son una herramienta fundamental para facilitar la clasificación de datos. ¿Alguna vez te has sentido atrapado entre una o más alternativas sin saber cuál será más beneficiosa para tu negocio? ¡Suele pasar!
Los árboles de decisión en minería de datos son una técnica que nos ayuda a evaluar las distintas alternativas o datos encontrados en nuestra base de información. Así que, si aún no sabes cómo funciona este algoritmo, debes leer esta nota.
Hoy descubrirás qué es un árbol de decisiones y para qué sirve. Te brindaremos algunos ejemplos para que entiendas muy bien cómo funcionan los árboles de decisión en minería de datos y, por último, conocerás tanto sus ventajas como sus desventajas.
¿Estás listo para comenzar? Hay mucho por aprender, ¡sigamos!
¿Qué es un árbol de decisión?
Antes de hablar puntualmente de los árboles de decisión en minería de datos, debemos enfocarnos en describir qué es un árbol de decisión, ¿no te parece?
El concepto de árbol de decisión nos describe que este es un modelo predictivo de posibles resultados en base a la selección de alternativas. En otras palabras, un árbol de decisión es un mapa de posibles resultados de una serie de decisiones que se relacionan entre sí.
Según el significado de árbol de decisión de Conecta Software, este es el algoritmo perfecto para clasificar información y, más adelante, evaluar los diferentes escenarios. Por lo tanto, para realizar una predicción, los árboles de decisión te ayudarán a evaluar opciones eficientemente. De esta manera, la decisión que tomes no será infundada, ni tomada a la ligera.
Entonces, ¿qué son los árboles de decisión? Un tipo de modelo, basado en métodos estadísticos y de programación web, utilizado para facilitar en gran medida la comprensión de diferentes opciones en paralelo.
Imagen: Unsplash
Los árboles de decisión en minería de datos
¡Muy bien! Ahora, es hora de enfocarnos en los árboles de decisión en minería de datos. Para este punto debes tener más claro el concepto de lo son los árboles de decisión, sin embargo, ya sabes ¿ qué es la minería de datos?
En pocas palabras, la minería de datos hace referencia a un conjunto de técnicas y tecnologías para la recolección, clasificación y procesamiento de datos. Especialmente, para la predicción de posibles escenarios.
Los árboles de decisión en minería de datos son, justamente, parte de estas técnicas que se enfocan en la predicción de escenarios para que, las empresas que aplican la minería de datos puedan tomar mejores decisiones en cuanto a sus procesos y estrategias.
Con el correcto análisis de alternativas, utilizando el árbol de decisión en minería de datos, por ejemplo, las empresas pueden observar cuál es la descripción de los datos que han recolectado.
Entonces, ¿para qué sirven los árboles de decisiones en minería de datos? Básicamente, te ayudarán a visualizar muy bien el comportamiento de los datos que tienen en tu base de información, para que puedas clasificarlas y, posteriormente, analizarlas.
Si bien a través de los árboles de decisión en minería de datos puedes realizar múltiples actividades, todas se encuentran dentro de estas tres categorías:
- Plantear un problema y analizar todas las opciones.
- Observar las consecuencias de las decisiones tomadas.
- Cuantificar el coste y las probabilidades de ocurrencia de la alternativa escogida.
Entonces, ahora que sabes qué son los árboles de decisiones y para qué se utilizan, es hora de profundizar más en este modelo de data mining.
¿Estás listo para conocer los tipos de árboles de decisión que existen? ¡Sigue leyendo!
Tipos de árboles de decisión en minería de datos
Ahora que comprendes cómo funcionan los árboles de decisión en minería de datos, debes saber que esta herramienta sirve para completar dos acciones: clasificar y predecir.
Árboles de decisión de clasificación
En este caso, los nodos del árbol de decisión representan datos. Cada ramificación del modelo predictivo contiene un grupo de atributos o reglas que están asociadas a una etiqueta de clase.
Este modelo de árboles de decisión en minería de datos se utiliza para predecir de forma precisa a qué conjunto finito de valores pertenece la información analizada.
Árboles de decisión para regresión
En el caso de que se estén evaluando valores reales como precios o número de artículos en el inventario para predecir algún resultado, se utilizan los árboles de regresión.
¿Sabías que este es el tipo de árboles de decisión utilizados como herramienta en el diagnóstico médico? A través de esta herramienta de predicción, los doctores pueden dar un aproximado a sus pacientes.
Funcionamiento de los árboles de decisión
Para obtener una mayor precisión, se combinan múltiples árboles de decisión con algunos 4 métodos de ensamblado.
- Bagging o ensamblado: este método crea varios árboles de decisión a modo de remuestreo de los datos de origen, después se utiliza el árbol que represente mejores resultados.
- Clasificador de selva aleatoria: se generan varios árboles de decisión para aumentar la tasa de clasificación y separar eficientemente los datos.
- Árboles ampliados: se crean diversos árboles para corregir los errores del último con respecto al primero.
- Selva aleatoria o Rotation Forest: los árboles de decisión creados en este escenario son analizados en base a una serie de variables principales.
Algoritmos de los árboles de decisión
Si bien existen diversos algoritmos utilizados para la creación de los árboles de decisión en minería de datos, los más relevantes son los siguientes:
- ID3: los árboles de decisiones con este algoritmo se orientan a buscar hipótesis o reglas en relación a los datos analizados.
- C4.5: los árboles de decisiones que utilizan este algoritmo se enfocan en clasificar datos, de esta manera, están asociados a la clasificación estadística.
- ACR: los árboles de decisiones este algoritmo se centran en evitar problemas futuros, pues se utilizan para detectar las causas que generan los defectos.
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Construcción de los árboles de decisión en minería de datos
En este caso, a diferencia de los árboles de decisión para administración, los árboles de decisión en data mining están compuestos por dos elementos: los nodos y las ramas.
1. Nodos
Estos pueden ser de dos tipos: de decisión y de respuesta.
Nodos de decisión
Este tipo de nodo está asociado a uno de los atributos de los árboles de decisión. De este elemento pueden salir dos o más ramas, las cuales representan todos los valores que puede tomar el atributo o variable.
En otras palabras, este símbolo de los árboles de decisión sirve a modo de testeo para el atributo inicial. Dependiendo de la respuesta que se obtenga, se plasmarán una o más ramas para continuar con el modelo.
Nodos de respuesta
Estos elementos están asociados a la clasificación que se quiere proporcionar a los datos analizados en el escenario que describe el árbol de decisiones en minería de datos.
2. Ramas
¿En un árbol de decisión que representan las ramas o arcos? Estas son las líneas que parten de los valores tomados o nodos, las cuales representan las probabilidades o alternativas que surgen de los atributos.
Imagen: Unsplash
Ventajas y desventajas de los árboles de decisión
Los árboles de decisión en minería de datos presentan una serie de ventajas y desventajas que debes tener en claro para saber si esta es, efectivamente, la herramienta que necesitas aplicar en tus bases de información.
¡Toma nota!
Ventajas de los árboles de decisión
Los árboles de decisión en minería de datos nos brindan diversas ventajas para analizar y clasificar los datos de tu base de información.
Sin embargo, los expertos resaltan las siguientes:
1. Facilidad de entendimiento
Debido a que las herramientas de minería de datos pueden plasmar este modelo de manera visual de forma muy práctica, las personas pueden entender su funcionamiento después de una breve explicación.
No es necesario tener amplio conocimiento en la minería de datos o en lenguajes de programación web.
¿Ya conoces las principales herramientas de minería de datos?
2. No requiere la normalización de los datos
La mayoría de técnicas de data mining requieren la preparación de datos para procesarlos, es decir, el análisis y descarte de los datos en mal estado. Este no es el caso de los árboles de decisión en minería de datos, pues pueden empezar a trabajar directamente.
3. Manejo de datos números y categorizados
Una de las principales diferencias entre las redes neuronales y los árboles de decisiones, es que, estos últimos analizan una amplia cantidad de variables.
Mientras que las redes neuronales se centran simplemente en las variables numéricas, los árboles de decisión abarcan las variables numéricas y nominales. Por lo tanto, te ayudarán a analizar una gran cantidad de información en conjunto.
4. Modelo “caja blanca”
En programación web y en data mining, el modelo de caja blanca reúne un tipo de pruebas de software en las que las variables son evaluadas para determinar cuáles son los posibles escenarios o caminos de ejecución en base a una decisión.
5. Uso de estadística
Los árboles de decisión y la estadística trabajan de la mano para brindar mayor fiabilidad al modelo que se está desarrollando. Puesto que, cada resultado está respaldado por diversas pruebas estadísticas, se puede saber con exactitud la probabilidad de que ocurra cualquiera de las opciones analizadas.
6. Manejo de Big Data
¿Tienes grandes cantidades de información para analizar? Con los árboles de decisión, puedes procesarlas sin problemas. Este modelo funciona perfectamente con big data, pues utiliza recursos informáticos y de programación web para manipular cada punto de información.
¿ Interesado en aprender big data? El análisis de los grandes volúmenes de información es esencial en la actualidad. No por nada son cada vez más las empresas que utilizan big data para destacar en su industria.
Imagen: Unsplash
Desventajas de los árboles de decisión
Si bien las ventajas de los árboles de decisión en minería de datos son muy tentadoras, es necesario que conozcas cuáles son las desventajas de utilizar este modelo del data mining. Aunque no son muchas, vale la pena considerarlas.
¿Estás listo para conocerlas?
1. Priorización de las variables con más niveles
Una de las limitaciones de los árboles de decisión es que cuando se están analizando datos categóricos que tienen múltiples niveles, el modelo suele inclinarse a favor de los datos que tienen la mayoría de niveles aunque estos no representen el escenario ideal.
Sin embargo, esta desventaja puede ser controlada aplicando el enfoque de inferencia condicional.
2. Numerosos resultados
Se pueden crear innumerables árboles de decisión en minería de datos al utilizar los métodos de ensamblado que te mencionamos líneas arriba. Debido a esto, a veces los árboles de decisión suelen ser complejos de analizar en conjunto.
Para contrarrestar esta desventaja, en el caso de que ocurra, se utilizan mecanismos como la “poda” para descartar las ramificaciones de los árboles de decisión que no contribuyen al análisis de los modelos creados.
3. Inestabilidad
De acuerdo a la experiencia de algunos usuarios asiduos de los árboles de decisión en la minería de datos, este modelo puede modificarse ampliamente si se realiza un pequeño cambio en uno de los datos ingresados.
De esta manera, la interpretación de los árboles de decisión puede no ser tan directa como parece, ya que el programador debe tener la certeza de que cada nodo o ramificación del modelo representa el escenario correcto.
Imagen: Unsplash
¡Hasta aquí nuestro artículo de hoy! Ahora ya conoces cómo funcionan los árboles de decisión en el data mining, los tipos de árboles de decisión que existen y cuales son sus ventajas y desventajas, las cuales te ayudarán a evaluar si este es el modelo ideal para procesar tu información.
Recuerda que, para que puedas mejorar tus procesos y ser más eficiente en la industria, debes darle valor a tu data. Con ayuda de la minería de datos, podrás realizar un análisis y clasificación adecuado para transformar tu información en nuevos procesos y estrategias.
Así que, ¿qué esperar para darle una oportunidad a los árboles de decisión en el data mining? Estamos seguros que, a partir de la incorporación de nueva tecnología, tus bases de datos te brindarán beneficios palpables.
¡Nos vemos en el siguiente artículo!