De patrones, asociaciones y pañales

Ekaropolus Van Gor
Jun 3, 2020 · 2 min read

Teoría de la decisión

Si analizamos nuestras decisiones podríamos encontrar patrones interesantes de comportamiento. Existen ramas completas de la ciencia –como la teoría de las decisiones- en las cuales la causalidad y la evidencia forman una encrucijada –pasional- para entender de mejor manera cual es la forma en la que podemos tomar mejores –o buenas- decisiones. Tanto la teoría de la decisión como la teoría de juegos son parte fundamental del entendimiento de los fenómenos cooperativos –y masivos- como puede ser nuestra misma micro y macro economía.

Recientemente la teoría de las decisiones se ha visto reforzada por la modalidad de análisis de datos –en “big data”, para ser exactos-. Como primordial método –aquel que más empresas buscan- es el análisis de patrones. Una base importante de ellos son las reglas de asociación y sus algoritmos.

Reglas de asociación

Formalmente una regla de asociación es un método de aprendizaje computacional –“machine learning”- que descubre relaciones entre variables y mide su grado de atractivo común o el qué tan interesante son el uno al otro. El grado de interés reciproco es medido con tres reglas básicas: soporte, confidencia y confianza. Las primeras dos están ligadas con la medida de la frecuencia de la relación entre los elementos y la última con una probabilidad de independencia funcional a la función de soporte entre ambas. Esta última parte es muy interesante, porque abre la puerta al soporte matemático de confianza en diferentes grados, algo muy relacionado con la correlación.

Algoritmos de asociación

Técnicamente tenemos varios algoritmos que podemos utilizar como el algoritmo a priori basado en la búsqueda amplia en todos los casos relacionales –comúnmente grafos-. Otro algoritmo utilizado es el ECLAT que a contra función del anterior, hace una búsqueda en profundidad –por ejemplo, tratando de seguir un patrón particular sobre una rama de datos-. Muchos otros algoritmos estudian lo que podríamos llamar meta heurísticos y que buscan la recombinación de las reglas de asociación.

Conclusiones y pañales

En conclusión, la búsqueda de patrones es una forma de explicar las relaciones de decisión. Muchos de estos métodos aún tienen que pasar por una inspección de calidad y causalidad momentánea. Imaginemos que a un tiempo dado nuestras actividades forjan un patrón que estos métodos observan. Sin embargo, quizás al tomar el contexto del problema podríamos entender

REFERENCIAS

[1] Wikipedia contributors. (2020, May 11). Association rule learning. In Wikipedia, The Free Encyclopedia. Retrieved 03:38, June 3, 2020, from https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Association_rule_learning&oldid=956074157

[2] Wikipedia contributors. (2020, April 17). Decision theory. In Wikipedia, The Free Encyclopedia. Retrieved 03:39, June 3, 2020, from https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Decision_theory&oldid=951500489

[3] Kumar Sarkar, P., 2020. Association Rule Learning: A Brief Overview [Part-1]. [online] Medium. Available at: <https://medium.com/data-science-vibes/association-rule-part-1-f37e3cc545a0#:~:text=Association%20Rule%20learning%20is%20a,different%20entries%20in%20data%2Dsets.> [Accessed 3 June 2020].

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