Qué es y para que se utiliza un algoritmo de árbol de decisiones

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Tokio School | 28/06/2022

El aprendizaje automático está a la orden del día. Los programas y aplicaciones diseñadas con algoritmos de machine learning son cada vez más frecuentes, como Netflix con las recomendaciones personalizadas o Amazon con las compras recomendadas. Pero no se queda ahí, ya que a nivel interno cada vez son más las empresas que utilizan modelos predictivos hechos mediante un algoritmo de árbol de decisiones.

En este artículo vamos a ver qué es, como funciona y como se hace este tipo de algoritmo de aprendizaje automático. De entrada, podemos decir que se suelen crear con Python, uno de los lenguajes de programación más importantes dentro del campo del machine learning.

Con esto en mente, y dado el crecimiento actual del sector, aprender a programar mediante un curso de Programador Python con especialidad en Machine Learning puede ser una manera de mejorar tus opciones de empleabilidad. Pero de esto también iremos hablando a lo largo del artículo, de momento vamos a ver qué es un algoritmo de árbol de decisiones.

¿Qué es un algoritmo de árbol de decisiones?

Un algoritmo de árbol de decisión es, como adelantábamos, un algoritmo para machine learning para su uso en el modelado predictivo. Para ello, este tipo de algoritmos hacen predicciones que se basna en las relaciones que se establecen entre distintas columnas de entrada y columnas de predicciones. Cada una de estas columnas de entrada contienen una serie de conjuntos de datos, tanto estructurados como no estructurados.

Este tipo de algoritmos de machine learning están programados para identificar cada columna de entrada y se capaz de relacionarlo con alguno de los elementos dentro de las columnas de predicción. Para ello emplea una serie de valores, denominados estados que le sirven para predecir que es lo que se correlaciona con los datos de entrada. Pueden hacerlo mediante clasificación o regresión lineal.

Los algoritmos de árbol de decisión parten de un único nodo, denominado root, y se van descomponiendo en los distintos atributos, de dos en dos ramas. Se plantean distintas condiciones y la decisión que toma el algoritmo es si es cierta o falsa hasta que llegan al punto final en el que se toma una decisión.

Los algoritmos se crean mediante lenguajes de programación como Python, que es ampliamente usado en machine learning.

Por ejemplo, piensa en que se quiere saber en que tipo de situaciones un cliente va a comprar un producto determinado. Si nueve de cada diez de quienes lo compran son personas de menos de 25 años y solo 2 de cada 10 son personas de más de 40 años, este algoritmo infiere que la edad es un buen elemento a la hora de predecir quien va a comprar el producto. De este modo, este algoritmo permitiría elaborar un modelo predictivo en el que el elemento clave es la edad del cliente.

Hay que tener en cuenta que este tipo de algoritmos, además, puede determinar puntos de división para el árbol de decisión. Esto pasa cuando se define más de una columna como elemento de predicción. En este caso, este tipo de algoritmos generarían un árbol de decisión independiente para cada una de las columnas de predicción que se hayan definido.

¿Para qué sirve un algoritmo de árbol de decisiones?

Uno de los ejemplos más claros del uso de los algoritmos de árbol de decisiones está en el sector comercial. Como decíamos, se puede emplear para crear modelos predictivos de los comportamientos de compra de los clientes.  En este sentido se pueden usar para identificar los puntos clave, edad, tendencias, género, etc. que pueden determinar que un cliente compre un producto determinado.

Para poder hacer esto, lo primero que tienen que hacer las empresas interesadas es contar con la información. Como decíamos al principio, en estos momentos la cantidad de datos que generamos con nuestras actividades y uso de dispositivos inteligentes, permiten que las empresas puedan recopilar una gran cantidad de información sobre nuestros comportamientos.

El árbol de decisión es el algoritmo de aprendizaje supervisado más usado en machine learning.

Con esta gran base de datos que acumulan, pueden crear distintos tipos de algoritmos que se usan para predecir nuestro comportamiento futuro con base en nuestros comportamientos pasados. La precisión de este tipo de algoritmos es variable y depende de muchos factores, pero la tecnología avanza y cada vez son más fiables y permiten que las empresas mejoren sus modelos de negocio.

¿Cómo se crea un algoritmo de árbol de decisiones en Python y para que se usa?

Un algoritmo de árbol de decisiones proporciona una representación gráfica con posibles soluciones a una decisión basadas en conjuntos de datos. El primer paso a dar es importar a Python librerías de recursos que puedan ser útiles para la programación de este tipo de algoritmos, como, por ejemplo, Scikit-learn, que incluye varios algoritmos de clasificación y regresión para el análisis de conjuntos de datos.

Antes de ponerse a trabajar con ella, también es importante crear y organizar las bases de datos con las que se va a trabajar. Estas van a servir de punto de partida para la creación del algoritmo de árbol de decisión. Una vez que se tienen los datos, se puede proceder a la creación del árbol siguiendo una serie de pasos. Para ello es necesario establecer las condiciones por las que se bifurca hasta llegar a una solución final.

Para crear un árbol de decisiones en Python es necesario tener conocimientos de programación y saber usar las librerías específicas para aprendizaje automático.

Una vez que el árbol está creado, hay que proceder a su análisis para poder crear el modelo predictivo que nos interese. Algunos ejemplos de uso ya los hemos dado al principio, como pueden ser las recomendaciones en series de Netflix (el punto de partida son la series y géneros que hemos visto), las compras en Amazon (que tipo de artículos solemos comprar) o la música en Spotify (que géneros y artistas son los que más escuchamos)

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