Unha árbore de decisións é un algoritmo que se emprega para resolver problemas de clasificación ou regresión, é dicir, para predicir o valor dunha variable en función doutras variables ou condicións. A súa estrutura é xerárquica e ramificada, e inclúe unha serie de elementos básicos:

• Nodo raíz. É o conxunto de datos do que se parte.
• Nodos de decisión. Están conectados co nodo raíz e van amosando as características ou condicións que queremos aplicar.
• Ramas. Representan as decisións que se están expondo.
• Nodo terminal ou folla. É o resultado final da decisión.

Imaxe

Este tipo de árbores pódense usar dentro da aula para introducir conceptos básicos de intelixencia artificial relacionados coa aprendizaxe automática e a lóxica matemática, dentro de situacións de aprendizaxe nas que cómpre tomar unha decisión fronte a un conxunto de datos. Así poderemos construír modelos preditivos básicos e sinxelos para desenvolver unha analítica de datos. Por exemplo, podemos usar unha árbore de decisión para realizar unha clasificación de animais en función das súas características ou para seleccionar o mellor medio de transporte nun itinerario segundo o tempo, o importe económico e a distancia a percorrer.

Para a creación dunha árbore de decisións dentro de clase pódense seguir estes pasos:

• Definir o problema que se quere predicir ou clasificar.
• Identificar as variables explicativas ou os factores que inflúen nel.
• Recompilar datos sobre as variables implicadas no problema.
• Elixir un criterio para dividir os datos en subconxuntos máis homoxéneos segundo as variables explicativas (por exemplo, a ganancia de información ou o índice de Gini).
• Aplicar o criterio elixido desde o nodo raíz ata os nodos finais, creando as ramas e os nodos internos necesarios segundo as condicións ou preguntas que se expoñan sobre os datos.
• Podar a árbore se fora necesario se se fai demasiado complexa ou inmanexable.
• Avaliar o rendemento da árbore interpretando e comunicando os resultados.

Existen diferentes ferramentas e recursos dixitais para crealas. Unha vez realizadas podemos adestrar modelos de aprendizaxe automática e ver como funcionan estas árbores.