El proceso decisional en los árboles de decisión
Summary
TLDREl video explica cómo usamos árboles de decisión para tomar decisiones diarias y cómo las empresas los utilizan en sistemas predictivos y aprendizaje de máquina. Describe cómo los árboles de decisión ayudan a maximizar la satisfacción o el valor esperado al elegir una opción, y cómo se construyen jerárquicamente para predecir resultados. También aborda las diferencias entre problemas de clasificación y regresión, y la importancia de la homogeneidad y entropía en el particionamiento de datos. Finalmente, menciona algunos algoritmos de división de datos utilizados en este proceso.
Takeaways
- 🌳 Usamos árboles de decisión para tomar decisiones en la vida diaria, como decidir qué hacer el fin de semana.
- ☔ Las decisiones pueden depender de variables como el clima o la disponibilidad de amigos.
- 🏠 La decisión que ofrezca mayor satisfacción personal es la que generalmente se elige.
- 💼 Las empresas utilizan este modelo para sistemas predictivos basados en árboles de decisión y aprendizaje de máquina.
- 🔍 Los problemas de predicción pueden ser de clasificación (variables categóricas) o regresión (variables numéricas continuas).
- 🤖 Los árboles de decisión son un método de aprendizaje supervisado ampliamente utilizado en inteligencia artificial.
- 📚 En el aprendizaje supervisado, la variable que se desea predecir supervisa el proceso de aprendizaje.
- 🔢 En el aprendizaje no supervisado, no hay una variable de predicción y los conocimientos se forman a partir de relaciones encontradas en los datos.
- 🌱 El proceso de particionamiento recursivo se usa para dividir datos de entrada en grupos más homogéneos.
- 🏃♂️ La homogeneidad de los datos en los subconjuntos formados aumenta la precisión de las predicciones.
Q & A
¿Qué son los árboles de decisión y cómo se utilizan en la vida diaria?
-Los árboles de decisión son estructuras que ayudan a tomar decisiones basadas en una serie de condiciones y consecuencias. En la vida diaria, se utilizan para decidir acciones como qué hacer el fin de semana, dependiendo de factores como el clima y la disponibilidad de amigos.
¿Cómo se relaciona la toma de decisiones con el clima en el ejemplo del fin de semana?
-En el ejemplo, la decisión del fin de semana depende del clima. Si llueve, se opta por salir a comer con amigos o ir al cine, mientras que si el clima es soleado, se considera ir al campo o quedarse en casa viendo videos en familia.
¿Qué es el nivel de satisfacción y cómo se relaciona con la toma de decisiones?
-El nivel de satisfacción es un criterio para determinar qué decisión ofrece el mayor valor esperado o satisfacción. Se establece para evaluar qué acción tomar en función de las condiciones presentadas, como el clima y la disponibilidad de amigos.
¿Cómo los árboles de decisión se han utilizado en el ámbito empresarial?
-Los árboles de decisión han servido a las empresas como modelo para sistemas predictivos, basándose en la idea de que una decisión es el producto de un conjunto de eventos y decisiones previas que maximizan el retorno o satisfacción.
¿Qué son los problemas de predicción en el aprendizaje de máquina y cómo se relacionan con los árboles de decisión?
-Los problemas de predicción son tareas en las que se busca predecir un valor basado en datos previos. Los árboles de decisión son una herramienta utilizada en aprendizaje de máquina para resolver problemas de clasificación y regresión, dependiendo de si se trata de variables categóricas o numéricas continuas.
¿Qué es la clasificación y cómo se realiza en los árboles de decisión?
-La clasificación es un tipo de problema de predicción donde se predice una variable de tipo categórica. En los árboles de decisión, se dividen los datos en ramas hasta alcanzar un nivel de homogeneidad que permita predecir la clase o categoría deseada.
¿Qué es la regresión y cómo se aplica en los árboles de decisión?
-La regresión es un problema de predicción donde se predice una variable numérica continua. En los árboles de decisión, se utiliza para predecir valores como volúmenes de ventas o precios de bienes, dividiendo los datos para aumentar la precisión de la predicción.
¿Qué es el aprendizaje supervisado y cómo se diferencia del aprendizaje no supervisado?
-El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje en el que la variable que se desea predecir supervisa y detalla el proceso de aprendizaje hasta alcanzar un valor óptimo. Se diferencia del aprendizaje no supervisado, donde no hay una variable de predicción que supervise el aprendizaje y los conocimientos surgen de relaciones en los datos.
¿Cómo se lleva a cabo el proceso de partición de datos en los árboles de decisión?
-El proceso de partición de datos, también conocido como particionamiento recursivo, consiste en dividir los datos de entrada en grupos homogéneos, utilizando variables como el sexo, la edad o la raza, para aumentar la precisión de la variable predecir.
¿Qué es la entropía y cómo se relaciona con la homogeneidad de los datos en un árbol de decisión?
-La entropía es un indicador que mide el nivel de desorden o incertidumbre de los datos. Un bajo nivel de entropía indica una mayor homogeneidad, lo que significa que los datos son más previsibles y la variable predecir es más uniforme dentro de un subconjunto de datos.
¿Cuáles son algunos algoritmos de división de datos comunes utilizados en los árboles de decisión?
-Algunos algoritmos de división de datos comunes en los árboles de decisión incluyen el índice Gini, el cálculo del chi-cuadrado, la ganancia de la información y la reducción de la varianza.
Outlines
🌳 Árboles de Decisión en la Vida Diaria y Negocios
El primer párrafo introduce el concepto de los árboles de decisión como herramienta utilizada inconscientemente en la toma de decisiones cotidianas, como decidir qué hacer el fin de semana basándose en el clima y la disponibilidad de amigos. Se describe cómo se construye mentalmente un árbol de decisiones jerárquicas para maximizar la satisfacción personal. Además, se explica cómo este proceso se ha adoptado en empresas para sistemas predictivos y aprendizaje automático, enfocándose en la predicción de eventos y decisiones que maximizan el retorno o satisfacción. Se mencionan los problemas de predicción como clasificación y regresión, y cómo los árboles de decisión son una técnica de aprendizaje supervisado en inteligencia artificial.
🎓 Aprendizaje Supervisado vs. No Supervisado
El segundo párrafo compara el aprendizaje supervisado con el no supervisado, destacando que en el primero hay una variable que supervisa y detiene el proceso de aprendizaje cuando alcanza un valor óptimo, mientras que en el segundo, el conocimiento surge de relaciones en grupos de datos sin una variable de supervisión. Se describen aplicaciones de aprendizaje supervisado en sistemas de carros inteligentes, estimación del ciclo de vida del cliente y modelos de predicción de deserción. El proceso de aprendizaje comienza con la partición de datos y se profundiza en el particionamiento recursivo para crear un árbol de decisiones, buscando maximizar la homogeneidad de los grupos de datos y, por ende, la precisión de la predicción.
📊 Procesamiento de Datos y Algoritmos de División en Árboles de Decisión
El tercer párrafo se centra en el proceso de división de datos y la importancia de la homogeneidad en los subconjuntos para la precisión de las predicciones. Se discute la elección de variables para la división, como sexo, edad y raza, y cómo estos criterios aumentan la pureza de los datos a medida que se va descendiendo en el árbol. Se introduce el concepto de entropía como indicador de desorden de los datos y se da un ejemplo de cómo la homogeneidad puede variar en diferentes contextos, como la aceptación de un menú vegetariano en función de la edad de los clientes. Finalmente, se mencionan diferentes algoritmos de división de datos utilizados en árboles de decisión, como el índice Gini, el cálculo delCCI (Chi-cuadrado), la ganancia de información y la reducción de la varianza.
Mindmap
Keywords
💡Árbol de decisión
💡Satisfacción esperada
💡Aprendizaje de máquina
💡Partición de datos
💡Particionamiento recursivo
💡Homogeneidad
💡Entropía
💡Aprendizaje supervisado
💡Aprendizaje no supervisado
💡Algoritmos de división de datos
Highlights
Los árboles de decisión son utilizados diariamente para tomar decisiones sin notarlo, como decidir qué hacer el fin de semana dependiendo del clima.
La construcción mental de un árbol de decisiones jerárquico y secuencial es esencial para maximizar la satisfacción personal en las decisiones.
Los sistemas predictivos basados en árboles de decisión y aprendizaje de máquina buscan maximizar el retorno o satisfacción posible.
La decisión óptima para una empresa es aquella que ofrece el mayor valor, basado en eventos y decisiones previas.
Los problemas de predicción se clasifican en clasificación, cuando se predice una variable categórica, y regresión, para variables numéricas continuas.
Los árboles de decisión son un proceso de aprendizaje supervisado, donde la variable a predecir supervisa los resultados del aprendizaje.
El aprendizaje no supervisado no tiene una variable de predicción que supervise el aprendizaje, y se basa en relaciones encontradas en grupos de datos.
El aprendizaje supervisado se aplica en áreas como el reconocimiento de peatones en vehículos inteligentes y la estimación del ciclo de vida del cliente.
El proceso de aprendizaje comienza con la partición de datos de entrada, conocido como partición ambiental inicial.
La partición recursiva es un proceso repetitivo que busca crear grupos de datos más homogéneos en relación a la variable a predecir.
La homogeneidad se mide por la calidad de los grupos, indicando una menor variabilidad y mayor uniformidad de los datos.
El proceso de inducción top-down de los árboles de decisión es un algoritmo de árboles de decisión comúnmente utilizado.
La división de los datos en árboles de decisión es fundamental y afecta la precisión de la variable a predecir.
Los algoritmos de división de datos son importantes para el particionamiento recursivo y difieren entre árboles de clasificación y regresión.
La entropía es un indicador de la homogeneidad de los datos, midiendo el nivel de desorden y la imprevisibilidad de los mismos.
La elección de variables para dividir los datos es crítica para el modelo de predicción optimizado.
Los algoritmos de división de datos establecen criterios y atributos para segmentar los datos y crear nodos en el árbol.
Algunos algoritmos de división comunes incluyen el índice Gini, el cálculo del CCI (cuadrado de la chi), la ganancia de información y la reducción de la varianza.
Transcripts
[Música]
seguramente todos nosotros empleamos los
árboles de decisión para tomar
decisiones en la vida diaria casi sin
darnos cuenta por ejemplo para decidir
qué hacer el fin de semana nuestra
decisión puede depender de cómo estará
el clima de modo que si llueve podremos
elegir si salimos con amigos a comer a
un restaurante o si nuestros amigos
están disponibles podremos decidir ir al
cine en caso contrario si estos no están
disponibles podremos quedarnos en casa
ver vídeos
si el clima es soleado de otro lado
podremos decidir ir al campo o también
quedarnos en casa a ver vídeos en
familia
para tomar esta decisión debemos
construir mentalmente un árbol
jerárquico y secuencial de decisiones
en este caso por la naturaleza de la
edición para obtener un resultado sobre
qué hacer el fin de semana deberíamos
establecer un nivel de satisfacción para
cada decisión que tomamos así podríamos
decir por el camino que nos daría el
mayor valor esperado o la mayor
satisfacción esperada
suponiendo que elijamos quedarnos en
casa a ver videos debido a que lloverá
no estarán libres y disponibles mis
amigos debemos hacerlo siempre que esta
ruta de decisión sea la que ofrezca una
mayor satisfacción personal este proceso
de decisión sobre una acción a realizar
en el futuro ha servido a las empresas
como modelo para los sistemas
predictivos basados en árboles de
decisión y aprendizaje de máquina y se
fundamenta en que una decisión es
producto de un conjunto de eventos y
decisiones previas que maximizan el
retorno o proporcionar la mayor
satisfacción posible como hemos visto en
el caso anterior
esta decisión como se ha visto no es
única ya que dependiendo de las
condiciones del clima podríamos haber
elegido ir al cine oa comer a un
restaurante o al campo pero esta
decisión es la que ofrece un mayor valor
para la empresa este valor es el que
debemos predecir y que será el criterio
principal para la elección de una
decisión
el concepto de los árboles de decisión
en el aprendizaje de máquina es el mismo
y se basa en construir un árbol con un
conjunto de decisiones secuenciales y
jerárquicas programadas en un computador
que arrojan al final una valoración de
un conjunto de decisiones a tomar esta
valoración es consecuencia de una
predicción del mejor valor que se podría
esperar al elegir una decisión
[Música]
dependiendo de lo que uno desea predecir
los problemas de predicción pueden ser
de clasificación cuando se va a predecir
las variables de tipo categoría o
problemas de regresión cuando se va a
predecir una variable de tipo numérica
continua por ejemplo problemas de
clasificación pueden ser saber qué hacer
el próximo fin de semana es decir si
iremos al cine a comer a un restaurante
o al campo etcétera otro problema de
clasificación es predecir si un cliente
de un banco pagará o no las cuotas de su
préstamo o finalmente un problema de
clasificación también podría ser
predecir si un paciente va a ser
afectado o no por la enfermedad de la
diabetes
problemas de la agresión pueden ser
predecir los volúmenes de ventas de mi
negocio el próximo año también podrían
ser predecir los precios de las casas de
una localidad o región o finalmente
también podría corresponder a los
problemas referidos a determinar cuál
sería el mejor precio posible de mi
producto para mi próxima campaña de
venta
los árboles de decisión son uno de los
procesos de aprendizaje supervisado más
utilizados en inteligencia artificial
se conocen como algoritmos de
aprendizaje supervisados por el hecho
que la variable que se desea predecir
supervisa los resultados del proceso de
aprendizaje continuamente y detiene el
proceso cuando esta variable ha
alcanzado un valor óptimo haciendo un
símil es como un maestro que debe lograr
una alta calificación
que en este caso en la variable predecir
en los estudiantes de su sección o aula
esta variable supervisa el aprendizaje
de sus estudiantes
en el caso que esta calificación
alcancé un determinado valor el proceso
de aprendizaje se detiene
en el aprendizaje no supervisado no hay
una variable de predicción que supervisa
el aprendizaje del modelo y los
conocimientos son producto de las
relaciones encontradas en los diversos
grupos o clusters de datos que se forman
es como si un grupo de estudiantes
aprenden cada uno de una manera
independiente encontrando conocimiento
diverso que después deberá ser
organizado en grupos o clusters de
conocimiento aquí no interviene ninguna
variable como en el caso anterior la
calificación
para supervisar y detener el proceso de
aprendizaje
y el aprendizaje supervisado es
utilizado en diversas aplicaciones como
en los carros inteligentes para
reconocer a los peatones y objetos
también es usado para
poder estimar el ciclo de vida del
cliente en las empresas o finalmente se
empleada en los modelos de predicción de
las tasas de deserción de clientes
el aprendizaje comienza con la partición
o subdivisión de los datos de entrada
proceso que se conoce como partición
ambiente inicial y que será repetido
continuamente este proceso de
posicionamiento continuo se conoce como
particionamiento recursivo y se realiza
hasta que se alcance las condiciones
óptimas el criterio de posicionamiento
se basa en crear grupos de datos donde
la variable predecir sea más homogénea o
determinada es decir menos aleatoria
veamos de qué cosa se trata
por ejemplo si en un colegio deseamos
predecir cuál es el deporte preferido de
un estudiante lo primero que deberíamos
hacer es dividir los datos de entrada
formando grupos homogéneos que me
indiquen qué tipo de deporte preferirían
la primera división la hacemos tomando
la variable sexo separando a los varones
de las mujeres formando dos grupos
homogéneos la calidad de homogéneo
indica que un conjunto de datos es más
predecible con respecto a la variable
objetivo y es verdad ya que los hombres
y las mujeres tienen preferencias desde
bordes más uniformes como grupos
independientes que en el caso que
estuvieran todos juntas
él particionamiento recursivo debe
continuar para ir construyendo el árbol
de decisiones la segunda variable que
podría ayudarme es la edad
de esta manera dividimos a los
estudiantes jóvenes y adolescentes y los
separamos de los estudiantes niños
estos nuevos grupos formados serán aún
más homogéneos ya que estudiantes
jóvenes o adolescentes por un lado y de
otro lado estudiantes niños tienen
preferencias de deportes más definidas
como sus grupos que si estuvieran todos
juntos puedo continuar con él
particionamiento recursivo buscando
grupos aún más homogéneos como por
ejemplo dividiendo el árbol por raza y
así sucesivamente buscando la
homogeneidad de los grupos lo que se
pretende es encontrar subgrupos donde
sea más predecible determinar una
preferencia de deporte la recursividad
termina cuando en un subconjunto
inferior todos los estudiantes tienen
una única preferencia de deportes o
cuando la partición ya no agrega valor a
las predicciones
este proceso de inducción top-down de
los árboles de decisión es un ejemplo de
un algoritmo horas y es con mucho el
método más común para el proceso de
aprendizaje en los árboles de decisión
la división de los datos de entrada en
ramas en los árboles de decisión es
fundamental y afecta a la precisión de
la variable predecir como entonces
podemos decidir qué es un conjunto de
datos e ir creando cuáles serían las
variables que usaremos para dividir
nuestros datos
y el aprendizaje de máquina y los
algoritmos de división de los datos son
muy importantes para el proceso de
particionamiento recursivo y en el caso
de los algoritmos de división éstos
difieren para los árboles de
clasificación y los de regresión
recordemos que los árboles de
clasificación crediticia y variables de
tipo categorías como por ejemplo si un
cliente de un banco tomara un préstamo
sí o no
en tanto los árboles de la versión
predicen variables numéricas continuas
como por ejemplo cuál será el volumen de
ventas de mi negocio el próximo año
los árboles de decisión dividen los
datos de atrás seleccionando la variable
que ofrece subconjunto de datos más
homogéneos con relación a la variable
predecir en nuestro ejemplo anterior
fueron tres las variables que ayudaron a
la división de los datos el sexo la edad
y la raza pero que cose la homogeneidad
la homogeneidad se entiende como la
menor variabilidad o mayor uniformidad
de los datos en un subconjunto de datos
determinado
por ejemplo si no ando camps estudia la
introducción de un nuevo menú
vegetariano y tiene dos grupos de
clientes identificados por edades el
primero de 15 a 40 años y el segundo los
clientes mayores de 40 años es muy
probable que el grupo de clientes
mayores de 40 años sea el más homogéneo
predecible con relación a la aceptación
del menú vegetariano porque porque hay
una mayor probabilidad que un cliente al
azar de este grupo acepte el menú
vegetariano por razones de salud en
tanto el grupo de clientes de 15 40 años
es más heterogéneo si lo comparamos con
las preferencias o la aceptación del
menú vegetariano
ya que un cliente al azar de este grupo
no puede ser identificado con precisión
sobre su preferencia con relación al
menú vegetariano como lo acabamos de
mencionar
los árboles de decisión clasifican los
datos en sus conjuntos cada subconjunto
de datos conforme se va descendiendo en
el árbol a través de las ramas aumenta
su nivel de homogeneidad es decir
aumenta la pureza o precisión con
relación a la variable predecir en este
punto debemos definir la variable
entropía que es un indicador asociado a
la mujer a la homogeneidad y que mide el
nivel de desorden de los datos en el
sentido que éstos no son previsibles
homogéneos
veamos un ejemplo si comparamos a los
alumnos de la universidad pública de
california eeuu y a los alumnos de la
universidad de chicago que es una de las
más caras en eeuu y los comparamos con
relación al nivel de ingreso de sus
familias veríamos que existe una mayor
uniformidad y homogeneidad en los
niveles de ingreso de las familias de
los alumnos de la universidad de chicago
que en los de la universidad de
california dicho de otra manera si yo
extraigo al azar a un alumno de la
universidad de chicago puedo predecir
con mayor precisión el nivel económico
de su familia en comparación con un
alumno que tomo al azar de la
universidad de california donde las
familias son de una gran diversidad de
orígenes
este nivel de heterogeneidad de los
ingresos familiares de los
estudiantes de la universidad de
california se conoce como entropía la
mayor incertidumbre mayor entropía en
este punto debemos reflexionar sobre el
proceso crítico de particionamiento de
datos para poder obtener un modelo de
predicción optimizado estos procesos
denominados algoritmos de división de
datos de los árboles de decisión
establecen los criterios y deciden los
atributos o variables necesarios para
segmentar los datos y crear los nodos
del árbol
algunos algoritmos de división de datos
más comunes para el particionamiento son
el índice gini
el cálculo del cci cuadrado la ganancia
de la información y finalmente en la
reducción de la varianza los algoritmos
de división serán desarrollados en
sesiones posteriores
[Música]
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