La toma de decisiones basada en datos y estadísticas ha experimentado una notable evolución en los últimos años, y una de las herramientas más potentes en este ámbito son los árboles de decisión. Estos algoritmos, que son parte integral del campo de aprendizaje automático (aunque siempre han estado vinculados al ámbito de la estadística), proporcionan un enfoque estructurado y comprensible para evaluar múltiples variables con el fin de tomar decisiones informadas y respaldadas por datos.
¿Qué es un árbol de decisión?
Es una técnica estadística basada en el Teorema de Bayes, una técnica sencilla y vamos con un ejemplo simple.
Conceptualmente, es dibujar todas las opciones posibles, partiendo de un supuesto, conocimiento o información, y la finalidad es barajar todas las opciones.
Para construir un diagrama en árbol, hay que tener en cuenta que:
- Comenzaremos poniendo una rama para cada una de las posibilidades, acompañada de su probabilidad.
- Cada opción o elemento del suceso se llamará nodo.
- Al final de cada rama parcial se construye, a su vez, un nudo del cual parten nuevas ramas, según las posibilidades del siguiente paso, salvo si el nudo representa un posible final del experimento (nudo final).
- La suma de probabilidades de las ramas de cada nudo sumará siempre 1.
Qué gráficamente y en resumen sería:
Por ejemplo, queremos valorar a la hora de producir un nuevo móvil (o de comprarlo) y estamos indecisos, por lo que dibujamos un gráfico con las opciones disponibles:
La ventaja clave de los árboles de decisión radica en su capacidad para manejar datos complejos y guiar la toma de decisiones a través de un proceso lógico y fácilmente interpretable.
Toma de decisiones basada en datos
En la toma de decisiones basada en datos, los árboles de decisión son particularmente útiles al modelar relaciones no lineales y al manejar conjuntos de datos con numerosas variables.
La gran desventaja, en su forma básica, los árboles individuales pueden ser propensos al sobreajuste, donde se adaptan demasiado a los datos de entrenamiento y tienen un rendimiento deficiente con nuevos datos. ¡Lástima, tiene desventaja!
Para abordar las limitaciones de los árboles de decisión individuales, surge el concepto de Random Forest. Como una imagen vale más que mil palabras:
El Random Forest
El Random Forest es una técnica que combina múltiples árboles de decisión para mejorar la precisión y la robustez del modelo. En lugar de depender de la decisión de un solo árbol, el Random Forest aprovecha la sabiduría colectiva de varios árboles, cada uno entrenado con diferentes subconjuntos de datos y variables.
La fortaleza y gran ventaja del Random Forest reside en su capacidad para reducir el sobreajuste y mejorar la generalización del modelo. Al introducir aleatoriedad en la construcción de los árboles, como seleccionar aleatoriamente las variables y observaciones utilizadas en cada árbol, se logra un conjunto diverso de modelos.
A medida que el campo de la inteligencia artificial avanza, el Random Forest ha evolucionado para abordar diversas necesidades y desafíos. Se ha utilizado con éxito en una variedad de aplicaciones, desde la predicción de enfermedades hasta la detección de fraudes financieros. Su capacidad para manejar conjuntos de datos complejos y grandes lo convierte en una herramienta valiosa en la era de la Big Data.
Todo superhéroe tiene una debilidad y toda superherramienta estadística tiene su desventaja, en el caso del Random Forest es la interpretabilidad su claro punto a mejorar, siendo la capacidad de entender y explicar las decisiones de un modelo es crucial, especialmente en entornos donde la transparencia y la rendición de cuentas son fundamentales.
A medida que la tecnología continúa avanzando, se espera que el campo de la toma de decisiones basada en datos siga evolucionando, brindando soluciones más poderosas y accesibles para una variedad de industrias y aplicaciones. En última instancia, la combinación del pensamiento crítico humano con la potencia de los modelos basados en datos seguirá siendo un factor clave en la toma de decisiones informada y eficiente.
Random Forest es una de las mejores técnicas de alto rendimiento y es ampliamente utilizada en diversas industrias debidas precisamente a esa eficiencia. Un detalle muy majo de esta técnica es que puede manejar datos binarios, continuos y categóricos o cualitativos. Eso sí, no sirve para cualquier conjunto de datos (hay gente que se viene muy arriba y no, no se puede usar para todo).
El Random Forest es una excelente opción si alguien quiere construir el modelo de manera rápida y eficiente, ya que puede manejar los valores faltantes (este es un punto extra para terminar de caer rendida a los pies).
En general, el bosque aleatorio es un modelo rápido, simple, flexible y robusto, con algunas limitaciones.
Espero que este artículo te haya resultado interesante. Si quieres seguir aprendiendo sobre esta técnica y para qué sirve, recuerda que doy formaciones de estadística donde abarco este interesante tema, así como la forma de programarlo.
