{"id":6090,"date":"2022-03-25T15:46:37","date_gmt":"2022-03-25T15:46:37","guid":{"rendered":"https:\/\/transferencia.tec.mx\/?p=6090"},"modified":"2023-09-10T03:59:42","modified_gmt":"2023-09-10T03:59:42","slug":"arboles-de-decision-creando-modelos-inteligentes-capaces-de-explicar-su-respuesta","status":"publish","type":"divulgacion-ciencia","link":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/divulgacion-ciencia\/arboles-de-decision-creando-modelos-inteligentes-capaces-de-explicar-su-respuesta\/","title":{"rendered":"\u00c1rboles de decisi\u00f3n: creando modelos inteligentes capaces de explicar su respuesta"},"content":{"rendered":"

Por\u00a0<\/span>V\u00edctor Sosa <\/strong><\/a>y Ra\u00fal Monroy<\/strong><\/a><\/p>\n

La inteligencia artificial es un tema del cual ya estamos m\u00e1s que acostumbrados a escuchar, leer, y hablar en nuestro d\u00eda a d\u00eda. Actualmente, las redes sociales, la industria, y la academia son ejemplos claros de un desbordamiento en menciones y referencias a la inteligencia artificial. Lo cual se debe a la aplicaci\u00f3n de varias t\u00e9cnicas de inteligencia artificial para el mejoramiento de nuestra vida cotidiana. Dentro de la inteligencia artificial, las t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico han sido de gran inter\u00e9s para expertos de diversos dominios como la medicina, finanzas, gobierno, entre otros, espec\u00edficamente para producir modelos inteligentes que apoyen la toma de decisiones.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Las redes neuronales, las m\u00e1quinas de vector de soporte y los bosques de decisi\u00f3n han demostrado a trav\u00e9s de varios estudios ser t\u00e9cnicas que producen modelos con un mejor desempe\u00f1o en tareas de clasificaci\u00f3n, apoyo fundamental a la toma de decisiones. De igual forma, los modelos generados por \u00e1rboles de decisi\u00f3n alcanzan un desempe\u00f1o competitivo considerando las t\u00e9cnicas anteriores, pero adem\u00e1s brindan informaci\u00f3n relevante sobre las razones del resultado obtenido.<\/span><\/p>\n

Diariamente, enfrentamos diversas situaciones, en las que debemos tomar decisiones. \u00c9stas van desde determinar qu\u00e9 desayunamos, o qu\u00e9 ropa vamos a vestir. Pero, en situaciones menos triviales, un cirujano m\u00e9dico debe resolver si operar o no a un paciente, o el tratamiento que debe prescribir; similarmente, un mec\u00e1nico, en la reparaci\u00f3n de un autom\u00f3vil, debe determinar si debe cambiar o no una pieza de un auto o diagnosticar correctamente el desperfecto de dicho auto. Cada proceso de toma de decisiones puede estar acompa\u00f1ado por una explicaci\u00f3n del porqu\u00e9 de nuestra decisi\u00f3n. Por ejemplo, cuando vamos al m\u00e9dico, debido a un dolor o malestar, normalmente le pedimos un diagn\u00f3stico de nuestro padecimiento, con la intenci\u00f3n de conocer qu\u00e9 lo origina y c\u00f3mo actuar para corregir la situaci\u00f3n. Incluso, existen problemas en los que legalmente, no podemos identificar una soluci\u00f3n sin tener una explicaci\u00f3n, por ejemplo, en la identificaci\u00f3n de fraudes y concesi\u00f3n de cr\u00e9ditos. Dado lo anterior, surge el concepto de inteligencia artificial explicable (XAI) que tiene como objetivo desarrollar modelos que puedan ser comprensibles y transparentes para expertos y usuarios de diferentes dominios sin sacrificar el rendimiento del modelo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Modelos exactos, pero \u00bfy las razones de la decisi\u00f3n?<\/span><\/h2>\n

Una red neuronal y una m\u00e1quina de vector de soporte pueden determinar un posible diagn\u00f3stico para alguna enfermedad, como el c\u00e1ncer, en funci\u00f3n de datos provenientes del historial m\u00e9dico de un paciente con un alto porcentaje de exactitud. Sin embargo, la salida del modelo es incapaz de decirnos las razones del diagn\u00f3stico. A los modelos que no proporcionan ninguna explicaci\u00f3n del resultado obtenido les llamaremos de caja negra. Si como usuarios o expertos lo que nos interesa es la decisi\u00f3n dentro de un proceso de clasificaci\u00f3n, m\u00e1s que las razones, entonces indudablemente las redes neuronales, o m\u00e1quinas de vector de soporte o los bosques decisi\u00f3n nos ayudar\u00edan a tener el resultado que esperamos.\u00a0 Finalmente, puede haber una confusi\u00f3n de que los bosques de decisi\u00f3n tengan el mismo funcionamiento que los \u00e1rboles, sin embargo, para tomar una decisi\u00f3n final se consideran varios de resultados de \u00e1rboles independientes y se somete a un proceso de votaci\u00f3n lo que hace complejo determinar el origen de la decisi\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n

Modelos competitivos acompa\u00f1ados de una explicaci\u00f3n\u00a0<\/span><\/h2>\n

Ahora bien, si lo que nos interesa como usuarios o expertos de un modelo inteligente es que la decisi\u00f3n tomada est\u00e9 acompa\u00f1ada de una explicaci\u00f3n entonces debemos utilizar otras t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico de caja blanca. Como sabemos la toma de decisiones implica que se debe analizar cuidadosamente los diferentes escenarios de un resultado de clasificaci\u00f3n por las consecuencias que pueden implicar. Por ejemplo, considera que estamos analizando una serie de tweets y deseamos saber por qu\u00e9 pueden ser o no nocivos para un p\u00fablico infantil. Dada la situaci\u00f3n anterior, esperar\u00edamos que una t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico deba generar un modelo que produzca no solo una decisi\u00f3n, sino tambi\u00e9n una explicaci\u00f3n que a la vez se exprese en un lenguaje que el usuario del modelo pueda comprender. Este escenario es algo complejo puesto que b\u00e1sicamente es preguntarle a la computadora el porqu\u00e9 de su decisi\u00f3n y que no solo nos responda con ceros y unos sino con una respuesta que podamos entender. En palabras m\u00e1s simples, la m\u00e1quina o entidad artificial debe explicarnos su decisi\u00f3n, como se ilustra en la Figura 1, situaci\u00f3n que incluso en nuestros d\u00edas puede tomarse como pel\u00edcula de ciencia ficci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture><\/p>\n

Una de las t\u00e9cnicas de caja blanca m\u00e1s relevantes dentro del aprendizaje autom\u00e1tico son los \u00e1rboles de decisi\u00f3n. Estos tienen las caracter\u00edsticas de generar modelos que son capaces de explicar la decisi\u00f3n que producen, a trav\u00e9s de condiciones que forman reglas que nos ayudan a determinar por qu\u00e9 una entrada nos dio una determinada salida. Adem\u00e1s, dichas condiciones pueden ser explicadas en t\u00e9rminos que una persona pueda entender.<\/p>\n

Los modelos generados por los \u00e1rboles de decisi\u00f3n aparte de explicar el resultado son capaces de considerar datos de entrada que sean representadas por n\u00fameros (temperatura, n\u00famero de c\u00e9lulas, oscilaciones de un motor, gasto de combustible, edad) o categor\u00edas (color de un objeto, estado del clima, tipo de consistencia, deporte favorito, preferencias), e incluso valores faltantes, lo cual lo hace robusto para los diversos valores que pudieran ser las entradas del modelo.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo es que los \u00e1rboles de decisiones nos pueden dar una explicaci\u00f3n?<\/h2>\n

Los \u00e1rboles de decisi\u00f3n pueden entregarnos una explicaci\u00f3n de las decisiones que toman debido a la forma en que son construidos. A diferencia de las redes neuronales o las m\u00e1quinas de soporte vectorial que ajustan valores num\u00e9ricos para procesar entrada por entrada, los \u00e1rboles de decisi\u00f3n dividen los datos en particiones utilizando reglas hasta que no quede ninguna entrada por procesar.<\/p>\n

Para entender de mejor manera este proceso toma en consideraci\u00f3n la siguiente base de datos en la Figura 3.<\/p>\n

\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture>
Figura 2 Base de datos ejemplo de pacientes con VIH<\/figcaption><\/figure>\n

El proceso de construcci\u00f3n empieza por seleccionar un atributo de los posibles valores de entrada (columnas), es decir, de acuerdo con la Figura 3: ELISA, % leucocitos y #CD4. Posteriormente, se establece una posible condici\u00f3n para dividir el total de las personas en dos o m\u00e1s grupos (partici\u00f3n), por ejemplo: \u201cELISA igual a positivo\u201d y su complemento \u201cELISA igual a negativo\u00bb, entre otras. En la Figura 4 se ilustra un ejemplo de las particiones generadas por las condiciones anteriores y que objetos (filas) quedan en cada partici\u00f3n.<\/p>\n

\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture>
Figura 3 Particiones generadas con el atributo de entrada ELISA y sus posibles valores<\/figcaption><\/figure>\n

Si bien se pueden generar un gran n\u00famero de reglas que dan lugar a un gran n\u00famero de particiones a las que llamaremos candidatas, este proceso es autom\u00e1tico. Para que se pueda seleccionar una partici\u00f3n candidata se utiliza una medida evaluadora la cual determina que partici\u00f3n es la mejor. Por lo que en cada nodo se evaluar\u00e1n las particiones generadas para seleccionar la mejor en funci\u00f3n de la medida evaluadora. Este proceso se realiza por cada nodo generado hasta que ya solo queden objetos de un solo valor de salida en cada partici\u00f3n, ya sean personas con VIH o sin el virus, pero sin mezclarse. Tambi\u00e9n, otro criterio de paro es que ya solamente qued\u00e9 una sola entrada por lo que ya no podr\u00eda dividirse m\u00e1s la informaci\u00f3n. El proceso de partici\u00f3n y selecci\u00f3n de atributos se repite hasta dividir completamente la base de datos de entrada dando lugar al \u00e1rbol de decisi\u00f3n final como se muestra en la Figura 5.<\/p>\n

\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture>
Figura 4 Ejemplo de un \u00e1rbol de decisi\u00f3n.<\/figcaption><\/figure>\n

El modelo generado por el \u00e1rbol de decisi\u00f3n de la Figura 5 ahora tiene la capacidad de determinar si un paciente del que acaban de llegar sus an\u00e1lisis de sangre tiene VIH o no. Por ejemplo, si llega un paciente con #CD4 en 119 inmediatamente la respuesta del modelo es que el paciente podr\u00eda tener VIH por lo cual se tendr\u00eda que informar al m\u00e9dico para validar la decisi\u00f3n. Esta decisi\u00f3n vendr\u00eda acompa\u00f1ada de informaci\u00f3n valiosa como que la persona tiene sus niveles de #CD4 fuera de lo normal. En otro caso si la persona tiene #CD4 en 560 y ELISA en negativo entonces la respuesta del modelo ser\u00eda sin VIH esto gracias a que #CD4 y ELISA est\u00e1n dentro de los valores esperados. Esta informaci\u00f3n sobre las decisiones del modelo ayuda a los expertos a comprender de mejor manera el porqu\u00e9.<\/p>\n

Conclusiones<\/h2>\n

En la actualidad, la necesidad de conocer una explicaci\u00f3n del porqu\u00e9 de las decisiones tomadas por un modelo inteligente en las diversas aplicaciones relacionadas con la inteligencia artificial ha cobrado gran relevancia. Esto no solamente por el valor que pueda generar el uso de modelos inteligentes, sino porque como personas deseamos conocer las razones que conllevaron a la toma de una decisi\u00f3n.\u00a0 Con el incremento de m\u00e1quinas inteligentes la necesidad del ser humano de conocer lo que hay detr\u00e1s de una recomendaci\u00f3n, clasificaci\u00f3n y juicio que emite una m\u00e1quina inteligente se ha vuelto m\u00e1s importante debido a su uso generalizado en nuestras actividades diarias. Si bien dentro de la inteligencia artificial existen t\u00e9cnicas que se focalizan en tener el mejor desempe\u00f1o en la tarea de clasificaci\u00f3n, hay otras como los \u00e1rboles de decisi\u00f3n que mantienen un balance entre un buen desempe\u00f1o y una explicaci\u00f3n al grado que pueda entender el usuario del modelo. Por lo tanto, siempre es una buena pr\u00e1ctica analizar la aplicaci\u00f3n final de un determinado modelo inteligente para que escojamos correctamente la t\u00e9cnica que va a ayudarnos a generarlo.<\/p>\n

\u00bfQuieres saber m\u00e1s sobre los \u00e1rboles de decisi\u00f3n?<\/h2>\n

Te invitamos a revisar nuestro tutorial pr\u00e1ctico sobre \u00e1rboles de decisi\u00f3n desde cualquier red institucional:<\/p>\n

V\u00edctor Adri\u00e1n Sosa Hern\u00e1ndez, Ra\u00fal Monroy, Miguel Angel Medina-P\u00e9rez, Octavio Loyola-Gonz\u00e1lez, and Francisco Herrera. A Practical Tutorial for Decision Tree Induction: Evaluation Measures for Candidate Splits and Opportunities. ACM Comput. Surv. 54, 1, Article 18 (January 2022), 38 pages.\u00a0https:\/\/doi.org\/10.1145\/3429739<\/a><\/p>\n

Autores<\/h2>\n

V\u00edctor Adri\u00e1n Sosa Hern\u00e1ndez, obtuvo el grado de doctor en ciencias en computaci\u00f3n, por el CINVESTAV (2017). Es profesor de tiempo completo del departamento de computaci\u00f3n en el Tecnol\u00f3gico de Monterrey campus Estado de M\u00e9xico, Investigador nacional nivel candidato, miembro adherente de la Academia Mexicana de Computaci\u00f3n.<\/p>\n

Ra\u00fal Monroy, obtuvo el grado de doctor en Inteligencia Artificial, por la universidad de Edimburgo (1998). Es profesor investigador titular en el Tecnol\u00f3gico de Monterrey; Investigador nacional nivel 3, miembro de la Academia Mexicana de Ciencias y miembro constituyente de la Academia Mexicana de Computaci\u00f3n. En el Tecnol\u00f3gico de Monterrey es director de los programas de posgrado en ciencias computacionales, regi\u00f3n CDMX, y l\u00edder del grupo de investigaci\u00f3n con enfoque estrat\u00e9gico en modelos de aprendizaje computacional.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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