Δέντρο απόφασης - Επισκόπηση, Τύποι αποφάσεων, Εφαρμογές

Το δέντρο αποφάσεων είναι ένα εργαλείο υποστήριξης με μια δομή που μοιάζει με δέντρο που διαμορφώνει πιθανά αποτελέσματα, κόστος πόρων, βοηθητικά προγράμματα και πιθανές συνέπειες. Τα δέντρα αποφάσεων παρέχουν έναν τρόπο παρουσίασης αλγορίθμων Αλγόριθμοι (Algos) Οι αλγόριθμοι (Algos) είναι ένα σύνολο οδηγιών που εισάγονται για την εκτέλεση μιας εργασίας. Οι αλγόριθμοι εισάγονται για την αυτοματοποίηση των συναλλαγών για τη δημιουργία κερδών με συχνότητα αδύνατη για έναν ανθρώπινο έμπορο με δηλώσεις ελέγχου υπό όρους . Περιλαμβάνουν κλάδους που αντιπροσωπεύουν βήματα λήψης αποφάσεων που μπορούν να οδηγήσουν σε ευνοϊκό αποτέλεσμα.

Δέντρα απόφασηςΣχήμα 1. Απλό δέντρο απόφασης (Πηγή)

Η δομή του διαγράμματος ροής περιλαμβάνει εσωτερικούς κόμβους που αντιπροσωπεύουν δοκιμές ή χαρακτηριστικά σε κάθε στάδιο. Κάθε κλάδος σημαίνει ένα αποτέλεσμα για τα χαρακτηριστικά, ενώ η διαδρομή από το φύλλο προς τη ρίζα αντιπροσωπεύει κανόνες ταξινόμησης.

Τα δέντρα αποφάσεων είναι μια από τις καλύτερες μορφές αλγορίθμων μάθησης που βασίζονται σε διάφορες μεθόδους μάθησης. Ενισχύουν προγνωστικά μοντέλα με ακρίβεια, ευκολία στην ερμηνεία και σταθερότητα. Τα εργαλεία είναι επίσης αποτελεσματικά στην τοποθέτηση μη γραμμικών σχέσεων, δεδομένου ότι είναι ικανά να επιλύσουν προκλήσεις προσαρμογής δεδομένων, όπως παλινδρόμηση και ταξινομήσεις.

Περίληψη

  • Τα δέντρα απόφασης χρησιμοποιούνται για τον αποτελεσματικό χειρισμό μη γραμμικών συνόλων δεδομένων.
  • Το εργαλείο δέντρων αποφάσεων χρησιμοποιείται στην πραγματική ζωή σε πολλούς τομείς, όπως η μηχανική, ο πολιτικός σχεδιασμός, ο νόμος και οι επιχειρήσεις.
  • Τα δέντρα απόφασης μπορούν να χωριστούν σε δύο τύπους. κατηγορηματικά δέντρα μεταβλητής και συνεχούς μεταβλητής απόφασης.

Τύποι αποφάσεων

Υπάρχουν δύο βασικοί τύποι δέντρων αποφάσεων που βασίζονται στη μεταβλητή στόχου, δηλαδή, κατηγορίες δέντρων μεταβλητής απόφασης και δέντρα συνεχούς μεταβλητής απόφασης.

1. Κλασσικό δέντρο αποφάσεων μεταβλητής

Ένα δέντρο κατηγορίας μεταβλητών αποφάσεων περιλαμβάνει κατηγορηματικές μεταβλητές στόχου που χωρίζονται σε κατηγορίες. Για παράδειγμα, οι κατηγορίες μπορεί να είναι ναι ή όχι. Οι κατηγορίες σημαίνουν ότι κάθε στάδιο της διαδικασίας λήψης αποφάσεων εμπίπτει σε μία από τις κατηγορίες και δεν υπάρχουν μεταξύ τους

2. Διαρκής δέντρο μεταβλητών αποφάσεων

Ένα δέντρο συνεχών μεταβλητών αποφάσεων είναι ένα δέντρο αποφάσεων με μια συνεχή μεταβλητή στόχο. Για παράδειγμα, το εισόδημα ενός ατόμου του οποίου το εισόδημα είναι άγνωστο μπορεί να προβλεφθεί με βάση τις διαθέσιμες πληροφορίες, όπως το επάγγελμά του, την ηλικία και άλλες συνεχείς μεταβλητές.

Εφαρμογές των δέντρων απόφασης

1. Αξιολόγηση προοπτικών αναπτυξιακών ευκαιριών

Μία από τις εφαρμογές των δέντρων αποφάσεων περιλαμβάνει την αξιολόγηση των πιθανών ευκαιριών ανάπτυξης για τις επιχειρήσεις βάσει ιστορικών δεδομένων. Τα ιστορικά στοιχεία για τις πωλήσεις μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε δέντρα αποφάσεων που μπορεί να οδηγήσουν σε ριζικές αλλαγές στη στρατηγική μιας επιχείρησης για να βοηθήσουν την επέκταση και την ανάπτυξη.

2. Χρήση δημογραφικών δεδομένων για την εύρεση υποψήφιων πελατών

Μια άλλη εφαρμογή των αποφάσεων είναι η χρήση δημογραφικών δεδομένων. Τα δημογραφικά στοιχεία Τα δημογραφικά στοιχεία αναφέρονται στα κοινωνικοοικονομικά χαρακτηριστικά ενός πληθυσμού που χρησιμοποιούν οι επιχειρήσεις για να προσδιορίσουν τις προτιμήσεις προϊόντων και τις αγοραστικές συμπεριφορές των πελατών. Με τα χαρακτηριστικά της αγοράς-στόχου τους, οι εταιρείες μπορούν να δημιουργήσουν ένα προφίλ για την πελατειακή τους βάση. να βρει υποψήφιους πελάτες. Μπορούν να βοηθήσουν στον εξορθολογισμό ενός προϋπολογισμού μάρκετινγκ και στη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων σχετικά με την αγορά-στόχο στην οποία επικεντρώνεται η επιχείρηση. Ελλείψει αποφάσεων, η επιχείρηση μπορεί να ξοδέψει την αγορά μάρκετινγκ χωρίς να έχει κατά νου ένα συγκεκριμένο δημογραφικό στοιχείο, το οποίο θα επηρεάσει τα συνολικά έσοδα.

3. Λειτουργεί ως εργαλείο υποστήριξης σε διάφορα πεδία

Οι δανειστές χρησιμοποιούν επίσης δέντρα αποφάσεων για να προβλέψουν την πιθανότητα αθέτησης δανείων από έναν πελάτη, εφαρμόζοντας την πρόβλεψη δημιουργίας μοντέλων χρησιμοποιώντας τα προηγούμενα δεδομένα του πελάτη. Η χρήση ενός εργαλείου υποστήριξης δέντρων αποφάσεων μπορεί να βοηθήσει τους δανειστές στην αξιολόγηση της πιστοληπτικής ικανότητας ενός πελάτη για την αποφυγή ζημιών.

Τα δέντρα αποφάσεων μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν στην έρευνα επιχειρήσεων στον προγραμματισμό της εφοδιαστικής και της στρατηγικής διαχείρισης. Μπορούν να βοηθήσουν στον καθορισμό κατάλληλων στρατηγικών που θα βοηθήσουν μια εταιρεία να επιτύχει τους επιδιωκόμενους στόχους της. Άλλοι τομείς στους οποίους μπορούν να εφαρμοστούν δέντρα αποφάσεων περιλαμβάνουν τη μηχανική, την εκπαίδευση, τη νομοθεσία, τις επιχειρήσεις, την υγειονομική περίθαλψη και τη χρηματοδότηση.

Πλεονεκτήματα των δέντρων απόφασης

1. Εύκολη ανάγνωση και ερμηνεία

Ένα από τα πλεονεκτήματα των αποφάσεων είναι ότι τα αποτελέσματά τους είναι ευανάγνωστα και ερμηνευμένα, χωρίς καν να απαιτούν στατιστικές γνώσεις. Για παράδειγμα, όταν χρησιμοποιείτε δέντρα αποφάσεων για την παρουσίαση δημογραφικών πληροφοριών σε πελάτες, το προσωπικό του τμήματος μάρκετινγκ μπορεί να διαβάσει και να ερμηνεύσει τη γραφική αναπαράσταση των δεδομένων χωρίς να απαιτεί στατιστική γνώση.

Τα δεδομένα μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία σημαντικών πληροφοριών σχετικά με τις πιθανότητες, το κόστος και τις εναλλακτικές λύσεις σε διάφορες στρατηγικές που διατυπώνονται από το τμήμα μάρκετινγκ.

2. Εύκολο στην προετοιμασία

Σε σύγκριση με άλλες τεχνικές αποφάσεων, τα δέντρα αποφάσεων απαιτούν λιγότερη προσπάθεια για την προετοιμασία δεδομένων. Οι χρήστες, ωστόσο, πρέπει να έχουν έτοιμες πληροφορίες για να δημιουργήσουν νέες μεταβλητές με τη δύναμη να προβλέψουν τη μεταβλητή στόχου. Μπορούν επίσης να δημιουργήσουν ταξινομήσεις δεδομένων χωρίς να χρειάζεται να υπολογίσουν πολύπλοκους υπολογισμούς. Για πολύπλοκες καταστάσεις, οι χρήστες μπορούν να συνδυάσουν δέντρα αποφάσεων με άλλες μεθόδους.

3. Απαιτείται λιγότερος καθαρισμός δεδομένων

Ένα άλλο πλεονέκτημα των αποφάσεων είναι ότι, μόλις δημιουργηθούν οι μεταβλητές, απαιτείται λιγότερος καθαρισμός δεδομένων. Οι περιπτώσεις ελλείψεων τιμών και ακραίων τιμών έχουν λιγότερη σημασία στα δεδομένα του δέντρου αποφάσεων.

Μειονεκτήματα των δέντρων απόφασης

1. Ασταθής φύση

Ένας από τους περιορισμούς των αποφάσεων είναι ότι είναι σε μεγάλο βαθμό ασταθείς σε σύγκριση με άλλους προγνωστικούς παράγοντες. Μια μικρή αλλαγή στα δεδομένα μπορεί να οδηγήσει σε μια σημαντική αλλαγή στη δομή του δέντρου αποφάσεων, η οποία μπορεί να μεταφέρει ένα διαφορετικό αποτέλεσμα από αυτό που θα λάβουν οι χρήστες σε ένα κανονικό συμβάν. Η προκύπτουσα αλλαγή στο αποτέλεσμα μπορεί να αντιμετωπιστεί με αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, όπως η ενίσχυση του Boosting Το Boosting είναι ένας αλγόριθμος που βοηθά στη μείωση της διακύμανσης και της προκατάληψης σε ένα σύνολο μηχανικής μάθησης. Ο αλγόριθμος βοηθά στη μετατροπή των ασθενών μαθητών και του Bagging Bagging (Bootstrap Aggregation) Το σύνολο της μηχανικής μάθησης μπορεί να κατηγοριοποιηθεί κυρίως σε bagging και boosting. Η τεχνική συσκευασίας είναι χρήσιμη τόσο για παλινδρόμηση όσο και για στατιστική.

2. Λιγότερο αποτελεσματικό στην πρόβλεψη του αποτελέσματος μιας συνεχούς μεταβλητής

Επιπλέον, τα δέντρα αποφάσεων είναι λιγότερο αποτελεσματικά στην πραγματοποίηση προβλέψεων όταν ο κύριος στόχος είναι να προβλεφθεί το αποτέλεσμα μιας συνεχούς μεταβλητής. Αυτό συμβαίνει επειδή τα δέντρα αποφάσεων τείνουν να χάνουν πληροφορίες κατά την κατηγοριοποίηση μεταβλητών σε πολλές κατηγορίες.

Περισσότεροι πόροι

Το Finance είναι ο επίσημος πάροχος της Πιστοποίησης Πιστοποιημένων Τραπεζών & Αναλυτών Πιστώσεων (CBCA) ™ CBCA ™ Η πιστοποίηση Πιστοποιημένου Τραπεζικού & Πιστωτικού Αναλυτή (CBCA) ™ είναι ένα παγκόσμιο πρότυπο για πιστωτικούς αναλυτές που καλύπτει χρηματοοικονομικά, λογιστικά, πιστωτική ανάλυση, ανάλυση ταμειακών ροών, μοντελοποίηση συμβολαίων, αποπληρωμές δανείων και άλλα. πρόγραμμα πιστοποίησης, που έχει σχεδιαστεί για να μετατρέψει οποιονδήποτε σε παγκόσμιο επίπεδο οικονομικός αναλυτής.

Για να συνεχίσετε να μαθαίνετε και να αναπτύσσετε τις γνώσεις σας σχετικά με την οικονομική ανάλυση, συνιστούμε ανεπιφύλακτα τους πρόσθετους πόρους χρηματοδότησης παρακάτω:

  • Ανεξάρτητα γεγονότα Ανεξάρτητα συμβάντα Στη στατιστική και τη θεωρία πιθανότητας, ανεξάρτητα γεγονότα είναι δύο γεγονότα όπου η εμφάνιση ενός συμβάντος δεν επηρεάζει την εμφάνιση άλλου γεγονότος
  • Πρότυπα διάγραμμα ροής Πρότυπα διάγραμμα ροής Τα διαγράμματα ροής είναι ιδανικά για την περιγραφή επιχειρηματικών διαδικασιών συνοπτικά χωρίς συμβιβασμούς στη δομή και τη λεπτομέρεια. Ακολουθούν τέσσερα πρότυπα διαγράμματος ροής
  • Αμοιβαία Αποκλειστικά Γεγονότα Αμοιβαία Αποκλειστικά Γεγονότα Στη στατιστική και τη θεωρία πιθανότητας, δύο γεγονότα είναι αμοιβαία αποκλειστικά εάν δεν μπορούν να συμβούν ταυτόχρονα. Το απλούστερο παράδειγμα αμοιβαία αποκλεισμού
  • Διάγραμμα δέντρου Διάγραμμα δέντρου Ένα διάγραμμα δέντρων χρησιμοποιείται στα μαθηματικά - πιο συγκεκριμένα, στη θεωρία πιθανότητας - ως εργαλείο για τον υπολογισμό και την παροχή μιας οπτικής αναπαράστασης του

Πρόσφατες δημοσιεύσεις