Arbol De Decicion

Árbol de decisión

ARBOL DE DECISION.- En el ámbito de la inteligencia artificial un árbol de decisión es un modelo de predicción construido por un algoritmo de aprendizaje a partir de un conjunto de ejemplos de entrenamiento y evaluación, donde el modelo obtenido sirve para representar una serie de condiciones sucesivas para la resolución de un problema. El árbol de decisión pueda recibir como entrada valores discretos o continuos. Cuando los valores de entrada son discretos el problema a resolver se denomina clasificación y cuando los valores de entrada son continuos el problema a resolver se denomina regresión. De los métodos de aprendizaje conocidos los basados en arboles de decisión son los más fáciles de utilizar y de entender.

ELEMENTOS DE UN ARBOL DE DECISION.

Los elementos de un árbol de decisión son los siguientes: Raíz, nodos, ramas y hojas. El nodo raíz y los nodos internos corresponden a una prueba de valor de una de las propiedades y las ramas del nodo son identificadas mediante los posibles valores de la prueba. En los nodos hoja se especifica el valor que hay que producir en el caso de alcanzar dicha hoja.

VALOR MONETARIO ESPERADO

Es el promedio o resultado monetario esperado de una decisión, este es determinado de la multiplicación de los resultados esperados por sus probabilidades respectivas, los resultados entonces son sumados hasta llegar al EMV. Es una técnica de análisis que hace el cálculo para determinar el promedio de todos los resultados posibles cuando el futuro exige una serie de situaciones particulares que pueden o no en última instancia suceder. Estos escenarios pueden ser interpretados como posibles de forma individual. Una utilización común de esta técnica se lleva a cabo dentro de una técnica como la realización de árboles de decisión. El análisis del valor monetario esperado lo que también puede hacer referencia a nagrama, puede realizarse en cualquier ciclo de vida del proyecto.

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