RBOL DE DECISIN. Modelo de prediccin utilizado en el mbito de lainteligencia artificial. Es adems undiagramaque representa en forma secuencial, condiciones y acciones.Los rboles de decisiones sirven para representar y categorizar una serie de condiciones que ocurren de forma sucesiva, para la resolucin de un problema. Ellos proveen una visin grfica de la toma de decisin necesaria, especifican las variables que son evaluadas, qu acciones deben ser tomadas y el orden en la cual la toma de decisin ser efectuada. Cada vez que se ejecuta un rbol de decisin, solo un camino ser seguido dependiendo del valor actual de la variable evaluada.Ventajas o caractersticas Plantean el problema para que todas las opciones sean analizadas. Permiten analizar totalmente las posibles consecuencias de tomar una decisin. Proveen un esquema para cuantificar el costo de un resultado y la probabilidad de que suceda. Ayuda a realizar las mejores decisiones sobre la base de la informacin existente y de las mejores suposiciones.Desventajas Slo es recomendable para cuando el nmero de acciones es pequeo y no son posibles todas las combinaciones.

Cmo dibujar un rbol de decisionesPara comenzar a dibujar un rbol de decisin debemos escribir cul es la decisin que necesitamos tomar. Dibujaremos un recuadro para representar esto en la parte izquierda de una pgina grande de papel.Desde este recuadro se deben dibujar lneas hacia la derecha para cada posible solucin, y escribir cul es la solucin sobre cada lnea. Se debe mantener las lneas lo ms apartadas posibles para poder expandir tanto como se pueda el esquema.

Al final de cada lnea se debe estimar cul puede ser el resultado. Si este resultado es incierto, se puede dibujar un pequeo crculo. Si el resultado es otra decisin que necesita ser tomada, se debe dibujar otro recuadro. Los recuadros representan decisiones, y los crculos representan resultados inciertos. Se debe escribir la decisin o el causante arriba de los cuadros o crculos. Si se completa la solucin al final de la lnea, se puede dejar en blanco.Comenzando por los recuadros de una nueva decisin en el diagrama, dibujar lneas que salgan representando las opciones que podemos seleccionar. Desde los crculos se deben dibujar lneas que representen las posibles consecuencias. Nuevamente se debe hacer una pequea inscripcin sobre las lneas que digan que significan. Seguir realizando esto hasta que tengamos dibujado tantas consecuencias y decisiones como sea posible ver asociadas a la decisin original.Un ejemplo de rbol de decisin se puede ver en la siguiente figura:

Una vez que tenemos hecho esto, revisamos el diagrama en rbol. Controlamos cada cuadro y crculo para ver si hay alguna solucin o consecuencia que no hayamos considerado. Si hay alguna, la debemos agregar. En algunos casos ser necesario dibujar nuevamente todo el rbol si partes de l se ven muy desarregladas o desorganizadas. Ahora ya tendremos un buen entendimiento de las posibles consecuencias de nuestras decisiones.

TEORA FRECUENCIAL O A POSTERIORI.La definicin clsica se ve limitada a situaciones en las que hay un nmero finito de resultados igualmente probables. Por desgracia, hay situaciones prcticas que no son de este tipo y la definicin de Laplace no se puede aplicar. Por ejemplo, si se pregunta por la probabilidad de que un paciente se cure mediante cierto tratamiento mdico, o la probabilidad de que una determinada mquina produzca artculos defectuosos, entonces no hay forma de introducir resultados igualmente probables. Por ello se necesita un concepto ms general de probabilidad. Una forma de dar respuesta a estas preguntas es obtener algunos datos empricos en un intento por estimar las probabilidades.Supongamos que efectuamos un experimentonveces y que en esta serie denensayos el evento A ocurre exactamenterveces, entonces la frecuencia relativa del evento es o sea, Si continuamos calculando esta frecuencia relativa cada cierto nmero de ensayos, a medida que aumentamosn, las frecuencias relativas correspondientes sern ms estables; es decir; tienden a ser casi las mismas; en este caso decimos que el experimento muestraregularidad estadstica o estabilidad de las frecuencias relativas.Esto se ilustra en la siguiente tabla, de una moneda lanzada al aire 1000 veces.

# de lanzamientos# decarasFrecuencia relativaFrecuencia acumuladaFrecuencia acumulada relativa

1 - 100520.52520.520

100 - 200530.531050.525

200 - 300520.521570.523

300 - 400470.472040.510

400 - 500510.512550.510

500 - 600530.533080.513

600 - 700480.483560.509

700 - 800460.464020.503

800 - 900520.524540.504

900 -1000540.545080.508

Total: 10005080.508

En un total de 1000 lanzamientos ocurrieron 508 caras, es decir la frecuencia relativa es aproximadamente 0.50.

BibliografaEcuRed conocimiento con todos y para todos. (junio de 2011). Recuperado el 4 de octubre de 2015, de EcuRed conocimiento con todos y para todos: http://www.ecured.cu/index.php/%C3%81rbol_de_decisi%C3%B3nEstrategis Magazine. (s.f.). Recuperado el 4 de octubre de 2015, de Estrategis Magazine: http://www.estrategiamagazine.com/administracion/la-tecnica-del-arbol-para-la-toma-de-decisiones-efectivas-herramientas/Universidad Pedaggica y Tecnolgica de Colombia. Teora clsica de la probabilidad. http://virtual.uptc.edu.co/ova/estadistica/docs/1/13.htm (fecha de consulta 03/10/15).

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