{"id":1357,"date":"2018-09-25T14:35:56","date_gmt":"2018-09-25T14:35:56","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2018\/09\/25\/aterrizando-la-revolucion-4-0ii-parte\/"},"modified":"2022-08-01T15:46:42","modified_gmt":"2022-08-01T15:46:42","slug":"aterrizando-la-revolucion-4-0ii-parte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/aterrizando-la-revolucion-4-0ii-parte\/","title":{"rendered":"ATERRIZANDO LA REVOLUCI\u00d3N 4.0\u2026(II parte)"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_55 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\" role=\"button\"><label for=\"item-666e5b9e3ed15\" ><span class=\"\"><span style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input aria-label=\"Toggle\" aria-label=\"item-666e5b9e3ed15\"  type=\"checkbox\" id=\"item-666e5b9e3ed15\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/aterrizando-la-revolucion-4-0ii-parte\/#_LOS_ARBOLES_DE_DECISION\" title=\".. LOS \u00c1RBOLES DE DECISI\u00d3N\">.. LOS \u00c1RBOLES DE DECISI\u00d3N<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/aterrizando-la-revolucion-4-0ii-parte\/#%C2%BFCOMO_FUNCIONAN\" title=\"\u00bfC\u00d3MO FUNCIONAN?\">\u00bfC\u00d3MO FUNCIONAN?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/aterrizando-la-revolucion-4-0ii-parte\/#%C2%BFPRECISION_O_INTERPRETABILIDAD\" title=\"\u00bfPRECISI\u00d3N O INTERPRETABILIDAD?\">\u00bfPRECISI\u00d3N O INTERPRETABILIDAD?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/aterrizando-la-revolucion-4-0ii-parte\/#%C2%BFCOMO_APLICAR_ESTO_A_MI_EMPRESA\" title=\"\u00bfC\u00d3MO APLICAR ESTO A MI EMPRESA?\">\u00bfC\u00d3MO APLICAR ESTO A MI EMPRESA?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3'><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/aterrizando-la-revolucion-4-0ii-parte\/#%E2%80%9CThe_possible_solutions_to_given_problem_emerge_as_the_leaves_of_a_tree_each_node_representing_a_point_of_deliberation_and_decision%E2%80%9D_%E2%80%93_Niklaus_Wirth\" title=\"\u201cThe possible solutions to given problem emerge as the leaves of a tree, each node representing a point of deliberation and decision\u201d. &#8211; Niklaus Wirth.\">\u201cThe possible solutions to given problem emerge as the leaves of a tree, each node representing a point of deliberation and decision\u201d. &#8211; Niklaus Wirth.<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4'><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/aterrizando-la-revolucion-4-0ii-parte\/#COMPARTE_ESTE_POST\" title=\"COMPARTE ESTE POST\">COMPARTE ESTE POST<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"_LOS_ARBOLES_DE_DECISION\"><\/span>.. LOS \u00c1RBOLES DE DECISI\u00d3N<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Si hay unos modelos usados en anal\u00edtica que son efectivos en el campo del aprendizaje supervisado, y a la vez intuitivos (especialmente en los escenarios de clasificaci\u00f3n) son sin duda los \u00e1rboles de decisi\u00f3n.<\/p>\n<p>Todos pueden entender el enfoque te\u00f3rico que hay detr\u00e1s de un \u00e1rbol de decisi\u00f3n, porque es el mismo esquema que seguimos para clasificar aquello que nos rodea: blanco y en botella, leche.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/images\/blog\/Arboles\/1.jpg\" alt=\"1\" width=\"151\" height=\"279\" \/><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFCOMO_FUNCIONAN\"><\/span>\u00bfC\u00d3MO FUNCIONAN?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Los \u00e1rboles de decisi\u00f3n realizan <strong>la divisi\u00f3n de sus ramas<\/strong> (\u00abesto es o puede ser una manzana\u00bb; \u00abesto definitivamente no es una manzana\u00bb) en funci\u00f3n de la informaci\u00f3n que proporcionen los atributos disponibles.<\/p>\n<p>B\u00e1sicamente consiste en, a la hora de hacer una divisi\u00f3n, escoger aquel atributo <strong>menos homog\u00e9neo<\/strong> de todos: Si todos nuestros ejemplos son frutas, el atributo \u201cfruta\u201d no ser\u00e1 escogido como m\u00e9todo de discriminaci\u00f3n (no habr\u00eda ning\u00fan descarte). Para evitar lo contrario, es decir, que seleccionemos como atributo clasificatorio aquel que es distinto en todas las muestras (y obtener un \u00e1rbol con una rama por cada muestra) realizamos el <strong>ratio de ganancia<\/strong>, donde tambi\u00e9n se tiene en cuenta el n\u00famero de opciones que tiene el atributo.<\/p>\n<p>Como en todo modelo, debemos buscar el <a href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/blog\/aterrizando-la-revolucion-4-0\">equilibrio entre sesgo y varianza<\/a>, para poder utilizarlo para muestras futuras aun no clasificadas (esto se consigue con una t\u00e9cnica denominada, acorde con todo lo anterior, <strong>poda de las ramas<\/strong>).<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFPRECISION_O_INTERPRETABILIDAD\"><\/span>\u00bfPRECISI\u00d3N O INTERPRETABILIDAD?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Pero no todo iba a ser ventajas. Los \u00e1rboles de decisi\u00f3n tienen, por el contrario, la <em>limitaci\u00f3n que su estructura otorga a la hora de clasificar<\/em> (limitaci\u00f3n que, por ejemplo, podr\u00edamos suplir con las redes neuronales). As\u00ed pues, estar\u00e1 en la decisi\u00f3n del analista lidiar con otro tipo de equilibrio:<strong> \u00bfprecisi\u00f3n o interpretabilidad?<\/strong> <br \/>Aqu\u00ed entrar\u00e1n en juego otros factores, como el grado de conocimiento en anal\u00edtica del usuario de la soluci\u00f3n: si prefiere una herramienta capaz de otorgar una gran precisi\u00f3n en su desempe\u00f1o (aunque su interpretabilidad sea parecida a una \u201ccaja negra m\u00e1gica\u201d) o quiere algo que pueda entender, aun a riesgo de perder precisi\u00f3n.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/images\/blog\/Arboles\/2.jpg\" alt=\"2\" width=\"119\" height=\"113\" \/><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/images\/blog\/Arboles\/3.jpg\" alt=\"3\" width=\"117\" height=\"113\" \/><\/p>\n<p>Clasificaci\u00f3n realizada por un \u00e1rbol de decisi\u00f3n<\/p>\n<p>Para no quedar de agoreros, y contrario a lo que pueda parecer por su simpleza, los \u00e1rboles de decisi\u00f3n se han resuelto como unas herramientas con mejor desempe\u00f1o en la pr\u00e1ctica, lo que unido a su f\u00e1cil comprensi\u00f3n los convierten en una de las <strong>soluciones m\u00e1s frecuentemente usadas.<\/strong><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFCOMO_APLICAR_ESTO_A_MI_EMPRESA\"><\/span>\u00bfC\u00d3MO APLICAR ESTO A MI EMPRESA?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Se han aplicado en multitud de campos, con lo que seguro puede amoldarse al caso de su empresa. Basta con plantear adecuadamente el problema. Sea por ejemplo:<\/p>\n<ul>\n<li>Determinar si un cliente podr\u00e1 o no hacer cargo de un pr\u00e9stamo en funci\u00f3n de sus caracter\u00edsticas y el hist\u00f3rico de clientes.<\/li>\n<li>Evaluar el lanzamiento de una marca en un nuevo mercado en funci\u00f3n de experiencias pasadas.<\/li>\n<li>Optimizar el uso eficiente de habitaciones de hospital en funci\u00f3n de los atributos de los pacientes.<\/li>\n<li>Definir la estrategia de marketing en una zona geogr\u00e1fica concreta.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Los atributos no tienen por qu\u00e9 ser discretos, escogi\u00e9ndose el punto medio de los atributos continuos como punto de divisi\u00f3n. <br \/>Muchas son las \u00e1reas en la toma de decisiones que se pueden beneficiar al usar estos \u00e1rboles, los cuales ayudan en la resoluci\u00f3n de problemas claves. Y las empresas, si necesitan algo, son soluciones.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/images\/blog\/Arboles\/4.jpg\" alt=\"4\" width=\"401\" height=\"264\" \/><\/p>\n<h3 align=\"right\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%E2%80%9CThe_possible_solutions_to_given_problem_emerge_as_the_leaves_of_a_tree_each_node_representing_a_point_of_deliberation_and_decision%E2%80%9D_%E2%80%93_Niklaus_Wirth\"><\/span>\u201c<i>The possible solutions to given problem emerge as the leaves of a tree, each node representing a point of deliberation and decision<\/i>\u201d. &#8211; Niklaus Wirth.<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"COMPARTE_ESTE_POST\"><\/span>COMPARTE ESTE POST<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>.. LOS \u00c1RBOLES DE DECISI\u00d3N Si hay unos modelos usados en anal\u00edtica que son efectivos en el campo del aprendizaje supervisado, y a la vez intuitivos (especialmente en los escenarios de clasificaci\u00f3n) son sin duda los \u00e1rboles de decisi\u00f3n. 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