Funcionalidad Ventajas Desventajas

1. ÁRBOL DE DECISIONES
Ing.Edwin Rangel

2. ELABORACIÓN DEL
ÁRBOL DE DECISIONES
 Para su construcción es necesario considerar las distintas
alternativas o cursos de acción y los posibles eventos asociados a cada
curso de acción. Dentro de un Árbol de Decisión un cuadrado Œ
significará un punto de decisión, es decir, el punto desde el cual se fija
un curso de acción; y un O significará los posibles eventos asociados
al curso de esa acción. Siguiendo el siguiente gráfico comprenderemos
la estructura del Árbol de Decisiones.

3. FUNCIONALIDAD
 Plantea el problema desde distintas perspectivas de acción.
• Permite analizar de manera completa todas las posibles soluciones.
• Provee de un esquema para cuantificar el costo del resultado y su probabilidad de
uso.
• Ayuda a realizar las mejores decisiones con base a la información existente y a las
mejores suposiciones.
• Su estructura permite analizar las alternativas, los eventos, las probabilidades y los
resultados.

4. VENTAJAS
 Toma las ventajas de la estructura consecutiva de las ramas del árbol de decisión, de tal forma que se identifican de manera
inmediata el orden de verificación de las condiciones y las acciones que se deben llevar a cabo.
 Las condiciones y las acciones del árbol de decisión se encuentran en ciertas ramas pero no en otras, a diferencia de las
tablas de decisión, donde todas forman parte de la misma tabla.
 Al compararse con las tablas los árboles de decisión se entienden con más facilidad en una organización y son apropiadas
como un método de comunicación.
 Plantea el problema para que todas las opciones sean analizadas.
 Analiza las consecuencias de llevar a cabo una alternativa.
 Facilita la interpretación de la decisión adoptada.
 Muestra un esquema de coste de las distintas alternativas
 -Nos lleva a adoptar la mejor alternativa con la información existente

5. DESVENTAJAS
 Las reglas de asignación son bastante sencillas a pequeñas
perturbaciones en los datos.
 Dificultad para elegir un árbol óptimo.
 Ausencia de una función global de las variables y por lo tanto
pérdida de la representación.
 Los árboles de decisión requieren un gran número de datos de los
que muchas veces no disponemos.