Redes neuronales vs. árboles de decisión, cuándo usar cada uno

Elegir entre una red neuronal o un árbol de decisión suele aparecer como uno de esos dilemas cotidianos para los equipos que desarrollan inteligencia artificial. Puede parecer una simple decisión técnica, pero en realidad es algo mucho más estratégico, ya que obliga a sopesar potencia predictiva frente a transparencia. Imagínate que una red neuronal puede desentrañar patrones profundos sumergidos en grandes volúmenes de datos, mientras que el árbol de decisión, lejos de ser menos útil, ofrece lógica abierta y trazable, especialmente apreciada en sectores regulados o cuando hay que dar explicaciones.

Qué es exactamente una red neuronal y cómo funciona

Las redes neuronales son como imitadores incansables del cerebro humano, ya que han sido diseñadas para captar patrones complicados. Estas estructuras, constituidas por nodos llamados neuronas artificiales, se agrupan en capas: comienza con una capa de entrada, varias capas intermedias, y termina en la de salida. Cada conexión entre neuronas tiene un peso que sirve de filtro selectivo de la información, dándole mayor importancia a unos datos frente a otros.

Al inicio, los datos que recibimos se multiplican por esos pesos. Posteriormente, se suma el valor de sesgo (o bias), logrando que el modelo sea más versátil. La suma total pasa por una función de activación que le inyecta la chispa de la no linealidad y, gracias a esto, la red desentraña tareas que serían casi magia para modelos más básicos, como traducir textos o reconocer rostros en fotos. Desde luego, todo suena complicado al principio, pero con ejemplos concretos es menos enredado de lo que parece. Por cierto, esas funciones de activación pueden ser:

• Sigmoide: Ajusta los resultados entre 0 y 1, muy útil si solo hay dos categorías.
• ReLU: Bastante eficiente en cálculos rápidos y útil para evitar algunos atascos durante el aprendizaje; transforma números negativos en cero y mantiene intactos los positivos.
• tanh: Expande los valores de salida entre -1 y 1, perfecto para ciertas arquitecturas que necesitan arrancar rápido.

El proceso de "aprendizaje" ocurre gracias a la llamada retropropagación (o backpropagation), en la que la red revisa sus predicciones, mide el error y reajusta sus pesos y sesgos. Esta rutina se repite durante miles o incluso millones de ciclos con muchos datos, hasta que logra desenvolverse bien con ejemplos totalmente nuevos. Es como practicar para mejorar en cualquier deporte: ensayo, error y ajuste hasta que el jugador domina el juego.

¿Qué es un árbol de decisión y cuál es su lógica?

Un árbol de decisión puede pensarse como alguien resolviendo un problema a base de preguntas sencillas, desarrollando una especie de conversación estructurada en forma de diagrama ramificado. Sorprendentemente fácil de entender y muy transparente, resulta útil tanto para clasificar objetos o situaciones como para adivinar cantidades.

Los elementos clave que dan personalidad a un árbol de decisión son:

• Nodo raíz: Por donde arranca todo el análisis con el conjunto completo de datos.
• Nodos de decisión: Aquí el árbol hace preguntas sobre características específicas, como quien interroga con criterio.
• Ramas: Representan los caminos posibles según las respuestas a cada pregunta planteada.
• Nodos hoja: Estos son los destinos finales, donde se termina tomando una decisión o realizando una predicción.

A la hora de construir el árbol, el algoritmo intenta encontrar la pregunta más inteligente para dividir los datos en grupos cada vez más homogéneos. Para saber si una partición es buena, suele fijarse en valores como el Índice Gini o la Entropía. Mientras más bajo sea el resultado, más homogéneo será ese grupo. Esto ayuda a que los nodos finales sean prácticamente puros y, por tanto, las decisiones estén justificadas por datos claros.

No es menor el hecho de que la interpretabilidad es la gran joya del árbol de decisión. Uno puede seguir el recorrido desde el inicio hasta cada predicción y entender sin rodeos por qué el modelo ha respondido así. Este nivel de transparencia es realmente valioso, sobre todo en ámbitos donde la explicación pesa tanto como el resultado.

Cuáles son las ventajas y desventajas de cada modelo

Realmente, decantarse por redes neuronales o árboles de decisión es como elegir entre potencia y claridad. Ningún camino es universalmente mejor: todo depende de lo que buscas, el contexto del problema y, francamente, de las limitaciones reales del proyecto.

Puntos fuertes y débiles de las redes neuronales

Quienes trabajan con redes neuronales saben que ofrecen un poder asombroso para resolver retos complicados, aunque eso no sale gratis ni en recursos ni en simplicidad.

Ventajas principales:

• Rinden genial en problemas complejos: Perfectas cuando se trata de detectar patrones esquivos en grandes bases de datos de imágenes, texto o voz. Modelos como EfficientNet-B0 pueden alcanzar precisiones notables, como el 77,1% en pruebas sobre clasificación de imágenes conocidas.
• Generalizan bastante bien: Si tienes montones de datos, pueden aprender a enfrentarse a ejemplos nunca vistos, y el aprendizaje por transferencia permite adaptar modelos ya entrenados sin empezar de cero.
• Tienen gran flexibilidad y escalabilidad: Pueden con todo tipo de datos, y de hecho, crecen en capacidad según los recursos que se les den.

Limitaciones principales:

• Coste computacional y energético elevadísimo: Entrenar un modelo fuerte puede terminar gastando tanta energía como la vida útil de varios automóviles. Ahí es nada.
• Demanda grandes volúmenes de datos: Para evitar que el modelo solo memorice sin aprender, hace falta un océano de ejemplos, en ocasiones con etiquetas laboriosamente puestas a mano.
• Dificultad para interpretarlas (modelo "caja negra"): Resulta casi imposible saber todo el razonamiento detrás de cada predicción, lo que complica su uso en sitios donde cada explicación cuenta.
• Sensibilidad a la calidad de los datos: Datos sucios o poco representativos pueden volverlas ineficaces o incluso peligrosamente impredecibles.

Puntos fuertes y débiles de los árboles de decisión

Por el contrario, los árboles de decisión suelen ser la opción favorita cuando se quiere comprender, auditar y aplicar resultados rápidamente, sacrificando a veces algo de potencia.

Ventajas principales:

• Interpretabilidad excepcional: Las reglas que genera tipo "si-entonces" son cristalinas, aptas para explicar y auditar sin dolores de cabeza.
• Requieren poca preparación de datos: Son adaptables, tolerantes a variables numéricas y categóricas, e incluso errores o valores ausentes no les suponen un gran drama.
• Velocidad en el entrenamiento y predicción: Funcionan rápidamente, lo que facilita probar ideas sin esperas eternas.
• Destacan variables importantes: El análisis que realiza sobre las variables revela qué factores son los realmente decisivos dentro del sistema.

Limitaciones principales:

• Propensión al sobreajuste: Si se dejan crecer excesivamente, terminan adaptándose demasiado al conjunto original y fallan al enfrentarse con nuevos datos.
• Inestabilidad: Cambios mínimos en los datos pueden dar lugar a árboles totalmente distintos.
• Precisión algo justa en retos complejos: Por sí solos, suelen rendir menos que las redes neuronales o los conjuntos de modelos ("ensamblajes") cuando el problema es intrincado y difícil de resumir en reglas simples.
• Predicciones en saltos: Les cuesta modelar relaciones que requieren continuidad o extrapolar más allá de lo aprendido.

¿Cómo decidir qué modelo usar en mi proyecto?

Al final, no importa tanto cuál es "el mejor" modelo sino con cuál resolverás tu problema concreto de la manera más eficaz y adaptada a tus circunstancias: volumen de datos, complejidad, urgencia, recursos técnicos y necesidad de justificar los resultados.

Criterios clave para elegir el modelo adecuado

No vale la pena complicarse: aquí tienes un resumen muy útil sobre cuándo elegir cada modelo, para que decidas con confianza según la situación.

Cuándo es mejor una red neuronal

Resulta muy recomendable optar por una red neuronal si te encuentras ante alguno de los siguientes casos:

1. Manejo de grandes cantidades de datos: Si tu base es masiva, una red neuronal permitirá detectar patrones complejos y dar en el clavo con precisión sobresaliente.
2. Cuando el reto es complicado y no lineal: Tareas como traducir automáticamente textos o identificar rostros en una imagen solo pueden resolverse con redes neuronales.
3. Lo esencial es la máxima precisión: Si necesitas la mejor exactitud posible y te puedes permitir posponer la explicación detallada, aquí tienes la mejor aliada.

Cuándo es mejor un árbol de decisión

El árbol de decisión resulta insuperable en los siguientes escenarios, gracias a su capacidad de explicar y adaptarse rápidamente:

1. Cuando la transparencia es prioritaria: En ámbitos regulados, como la banca o la medicina, a menudo resulta imprescindible poder justificar ante cualquier auditor o cliente cada decisión, tarea para la que el árbol es excelente.
2. Necesidad de resultados rápidos: Cuando el tiempo apremia para prototipos o experimentos iniciales, entrenar un árbol requiere apenas unos minutos.
3. Recursos limitados: Sin una gran infraestructura o presupuesto, el árbol de decisión puede marcar la diferencia funcionando en equipos modestos.

¿Existen ejemplos reales de su uso en España?

Empresas y organismos españoles han apadrinado ambos modelos en distintos sectores, y suelen ajustar la elección según el contexto y los requisitos de cada caso práctico.

Por ejemplo, Renfe, aplica inteligencia artificial al mantenimiento predictivo de trenes y vías. Para analizar los datos de miles de sensores y predecir fallos complejos, recurre habitualmente a redes neuronales. Sin embargo, cuando toca aclarar las causas de una avería a sus técnicos, se apoya en árboles de decisión para mostrar claramente el razonamiento seguido.

En el terreno energético, Repsol utiliza redes neuronales profundas para pronosticar el consumo futuro, pues debe considerar muchísimas variables entrelazadas. Pero, si se trata de investigar incidentes de seguridad o riesgos laborales, recurre a árboles o versiones robustas de estos modelos para facilitar auditorías y revisiones.

Si hablamos de banca, aunque los detalles no siempre salen a la luz, la aprobación de créditos habitualmente se basa en árboles de decisión, lo que permite a las entidades justificar cada préstamo conforme a la normativa. Al mismo tiempo, implementan redes neuronales para rastrear intentos de fraude, analizando millones de transacciones y rastreando lo sospechoso que ni el ojo humano distinguiría.

Por último, la colaboración entre universidades, como la Universidad Politécnica de Madrid y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), y grandes empresas privadas también ejemplifica bien esta dualidad. Utilizan redes neuronales para tareas complejas de monitorización industrial o médica que requieren máxima precisión, y árboles de decisión para recomendaciones regulatorias o sistemas de apoyo legal donde se exige poder trazar el razonamiento de principio a fin.

"Ni la red neuronal es siempre la estrella ni el árbol de decisión es solo para cosas sencillas"

Elegir correctamente tiene más que ver con comprender bien el problema, los datos y, sobre todo, el equilibrio entre confianza y potencia. Las redes neuronales inevitablemente seguirán sorprendiendo en tareas donde lo imposible se vuelve posible, mientras los árboles garantizan esa seguridad y claridad imprescindibles en lo cotidiano.

No olvidemos, por cierto, que lo más habitual en proyectos sólidos es no quedarse solo con una herramienta. Es común ver combinaciones de modelos, aprovechando lo mejor de ambos mundos. Por ejemplo, los Random Forests y Gradient Boosting mezclan precisión sin perder del todo la interpretabilidad. Quizá, el verdadero secreto del éxito de la inteligencia artificial moderna resida en dominar el amplio abanico de modelos y saber en qué escenario brilla cada uno para resolver los retos reales con responsabilidad y eficacia.