¿Cuáles son las ventajas de árboles de decisión ?

Árboles de decisión son herramientas de investigación de operaciones que ahora se utilizan en muchas áreas para una variedad de aplicaciones . Caminos a través del árbol - de la raíz a las hojas - representan una serie de decisiones (una por rama ) que conducen a una hoja que explica lo que una serie de decisiones implica . Las principales ventajas de los árboles de decisión son su simplicidad y flexibilidad. Convenios

Por convención, la raíz del árbol de decisión es en el medio de la parte izquierda del espacio disponible . Las ramas de los árboles a la derecha de modo que las hojas están en una sola columna a lo largo del lado derecho. Si un árbol en particular no encaja muy bien en este modelo puede ser modificado para ajustarse al espacio disponible. Por convención , los nodos ( incluyendo la raíz , pero con exclusión de las hojas) son rectangulares para las decisiones y círculos si las ramas son probabilísticas . Las hojas (llamadas goles) son triangulares . La ventaja del enfoque del árbol es que un complejo sistema entero puede ser codificado , sino un camino en particular muestra sólo aquellas decisiones que se necesitan para una tarea en particular .

Ejemplos

Los árboles de decisión se han usado para diagnosticar fallas mecánicas en una variedad de máquinas . Cada nodo representa una prueba de que el mecánico realiza para saber cuál es la salida rama tomar. La hoja o meta representa el diagnóstico de lo que está mal . Árboles de decisión similares se utilizan en la medicina . Los árboles de decisión también se han utilizado por los inversores para decidir cómo invertir el dinero . En estos árboles , los círculos representan " alto riesgo " y " bajo riesgo " opciones . La ventaja de estos árboles de decisión es que todos los fallos posibles se tratan , pero la falta de un sistema en particular sólo implica el pequeño conjunto de síntomas que son relevantes para el sistema en cuestión.

Ventajas

Una de las principales ventajas de los árboles de decisión es que son intuitivos y fáciles de entender. Un experto puede codificar una serie de preguntas y observaciones que un principiante puede trabajar a través y obtener los mismos resultados que el experto lo haría. Para el experto , los árboles de decisión pueden dar una imagen global de un tema complejo construido por mirar un aspecto a la vez. Un muy real ventaja de los árboles de decisión es la flexibilidad de la aplicación de este modelo simple.
Estadísticas

situaciones estadísticos y probabilísticos complejos pueden ser analizados mediante árboles de decisión . Cada nodo representa diferentes resultados posibles dado lo que ha sucedido en los nodos anteriores en la ruta . Cálculos sencillos dan la probabilidad de cada nodo. Si dos objetivos son idénticos - por ejemplo, hay dos maneras de hacer un siete con dos dados : cuatro y tres , o uno y seis - se añaden las probabilidades. Como con la mayoría de los árboles de decisión , una ventaja es que los árboles son fáciles de codificar para el experto - una rama a la vez. Para el usuario , la principal ventaja es que sólo una ruta a través del árbol - que corresponde a un problema particular - es necesario considerar

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