Actualizado por ultima vez el 28 de febrero de 2022, por Luis Benites.
¿Qué es un árbol de decisión?
Un árbol de decisión es un tipo muy específico de árbol de probabilidad que le permite tomar una decisión sobre algún tipo de proceso. Por ejemplo, es posible que desee elegir entre fabricar el artículo A o el artículo B, o invertir en la opción 1, la opción 2 o la opción 3. Los árboles son una forma excelente de lidiar con este tipo de decisiones complejas, que siempre involucran muchos factores diferentes y suelen implicar cierto grado de incertidumbre. Aunque se pueden dibujar a mano, a menudo se usa software ya que los árboles pueden volverse complejos muy rápidamente.
Componentes
Hay tres áreas amplias que generalmente se muestran en un árbol:
- La decisión : se muestra como un nodo cuadrado con dos o más arcos (llamados «ramas de decisión») que apuntan a las opciones.
- La secuencia de eventos : se muestra como un nodo circular con dos o más arcos que señalan los eventos. Las probabilidades se pueden mostrar con los nodos circulares, que a veces se denominan «nodos de probabilidad».
- Las Consecuencias : los costos o utilidades asociados con diferentes caminos del árbol de decisión. El punto final se llama «Terminal» y está representado por un triángulo o barra en una computadora.
Un árbol de decisiones que muestra las consecuencias financieras del desarrollo de dos productos. Imagen: UMich.edu
Para que un árbol de decisión sea eficaz, debe contener todas las posibilidades, es decir, todas las rutas y secuencias de eventos posibles. Además, los eventos deben ser mutuamente excluyentes; en otras palabras, si un evento sucede, el otro no puede.
La siguiente imagen, basada en una infografía del sitio web de John DeGroote, muestra cómo se puede usar un árbol de decisiones para brindar expectativas realistas de lo que los demandantes pueden esperar cuando vayan a la corte. Para conocer los pasos de cálculo completos de las probabilidades que se muestran en este árbol, consulte el ejemplo en Valor monetario esperado .
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Un árbol de decisión es fácil de entender e interpretar.
- Se pueden incluir opiniones y preferencias de expertos, así como datos concretos.
- Se puede utilizar con otras técnicas de decisión.
- Se pueden agregar fácilmente nuevos escenarios.
Desventajas
- Si se utiliza un árbol de decisión para variables categóricas con múltiples niveles, aquellas variables con más niveles tendrán más ganancia de información.
- Los cálculos pueden volverse muy complejos rápidamente, aunque esto suele ser solo un problema si el árbol se crea a mano.
