निर्णय वृक्ष मॉडल एक वृक्ष संरचना पर आधारित एक पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिथ्म है। यह निर्णय विश्लेषण, परियोजना जोखिम का मूल्यांकन करने और विभिन्न परिस्थितियों की ज्ञात संभावनाओं के आधार पर शुद्ध वर्तमान मूल्य के शून्य से अधिक या बराबर होने की संभावना की गणना करने के लिए एक ग्राफिकल उपकरण है। ProcessOn निर्णय वृक्ष मॉडल के ऑनलाइन निर्माण का समर्थन करता है और आपको पेशेवर और दृष्टिगत रूप से आकर्षक निर्णय वृक्ष मॉडल को आसानी से बनाने की अनुमति देने वाले अनेक निर्णय वृक्ष मॉडल टेम्पलेट्स और उदाहरण प्रदान करता है जिन्हें आप कॉपी कर सकते हैं।
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निर्यात: PNG, VISIO, PDF, SVG | आयात: VISIO, Mermaid
रीयल-टाइम क्लाउड स्टोरेज, मल्टी-डिवाइस सिंक, संस्करण इतिहास और डेटा सुरक्षा
निर्णय वृक्ष मॉडल विभिन्न निर्णय पथों को शाखा नोड्स के माध्यम से प्रस्तुत करता है, जबकि पत्ती नोड्स विभिन्न संभावित परिणामों या आउटपुट्स का प्रतिनिधित्व करते हैं। प्रत्येक आंतरिक नोड (गैर-पत्ती नोड) एक परीक्षण स्थिति या निर्णय बिंदु का प्रतिनिधित्व करता है, और इस स्थिति के विभिन्न मूल्यों के आधार पर, निर्णय पथ विभिन्न बाल नोड्स की ओर ले जाएगा।
निर्णय नोड (वृक्ष मूल): यह निर्णय वृक्ष का प्रारंभिक बिंदु है, जो संकेत करता है कि एक निर्णय लिया जाना चाहिए।
विकल्प शाखा: निर्णय नोड से कई शाखाएँ खींची जाती हैं, प्रत्येक संभावित विकल्प या निर्णय पथ का प्रतिनिधित्व करती हैं, जिन्हें विकल्प शाखाएँ कहा जाता है।
संभावना नोड: अनिश्चित घटनाओं या अज्ञात परिणामों का प्रतिनिधित्व करता है।
संभाव्यता शाखा: राज्य नोड से खींची गई शाखाएँ संभाव्यता शाखाएँ कहलाती हैं। संभाव्यता शाखाओं की संख्या संभावित प्राकृतिक स्थितियों की संख्या को दर्शाती है, और प्रत्येक शाखा को राज्य की सामग्री और उसकी संभाव्यता निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है।
अंतिम नोड (पत्ती): इसे अंत नोड के रूप में भी जाना जाता है, यह निर्णय प्रक्रिया का अंत बिंदु है, विभिन्न स्थितियों के अंतर्गत अंतिम स्थिति या निर्णय परिणाम को दर्शाता है।
1. निर्णय उद्देश्य को स्पष्ट रूप से परिभाषित करें, सुनिश्चित करें कि मूल नोड सटीक रूप से मुख्य मुद्दे को प्रतिबिंबित करता है।
2. शाखा डिजाइन को पारस्परिक अलगाव और पूर्णता के सिद्धांतों का पालन करना चाहिए, प्रत्येक नोड एक विशिष्ट स्थिति से मेल खाता है, और शाखाएँ सभी संभावित परिदृश्यों को कवर करती हैं ताकि छूट या ओवरलैप से बच सकें।
3. तार्किक संगति की पुष्टि करें ताकि सुनिश्चित हो कि मूल से पत्ती तक प्रत्येक पथ वास्तविक व्यापार नियमों का पालन करता है।
बिज़नेस एनालिसिस: कस्टमर सेगमेंटेशन और टारगेटेड मार्केटिंग, कस्टमर की उम्र और इस्तेमाल की आदतों जैसी खासियतों के आधार पर ग्रुप को बांटकर टारगेटेड स्ट्रेटेजी बनाना; यह प्रोडक्ट की कीमत तय करने में भी मदद कर सकता है, सही कीमत तय करने के लिए लागत और मार्केट डिमांड जैसे फैक्टर का एनालिसिस करता है।
मेडिकल डायग्नोसिस: मरीज़ के लक्षणों और टेस्ट के नतीजों के आधार पर डॉक्टरों को स्टेप-बाय-स्टेप बीमारियों का पता लगाने में मदद करता है, जिससे डायग्नोस्टिक एक्यूरेसी और एफिशिएंसी बेहतर होती है।
क्रेडिट इवैल्यूएशन: इनकम, कर्ज, क्रेडिट हिस्ट्री वगैरह के आधार पर लोन रिस्क लेवल का आकलन करना, ताकि यह तय किया जा सके कि लोन देना है या नहीं।
विशेषताओं (जैसे आयु, आय) और लक्ष्य चर (जैसे खरीदारी करनी है या नहीं) को व्यवस्थित करना आवश्यक है, और डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए लापता या असामान्य मूल्यों को संभालना आवश्यक है।
निर्णय वृक्ष संख्यात्मक डेटा (जैसे आयु, आय) और श्रेणीबद्ध डेटा (जैसे लिंग, व्यवसाय) को संभालने के लिए उपयुक्त हैं।
कम आवृत्ति या समान शाखाओं को मिलाएं, मुख्य निर्णय बिंदुओं पर ध्यान दें, या जटिल उपवृक्षों को स्वतंत्र मॉड्यूल्स में विभाजित करें।
निर्णय वृक्ष शाखा नियमों के माध्यम से पदानुक्रम निर्णय करते हैं, जो गैर-रैखिक संबंधों के लिए उपयुक्त हैं; लॉजिस्टिक प्रतिगमन प्रत्यक्ष रूप से संभावनाएँ आउटपुट करता है, जो रैखिक रूप से अलग होने वाली समस्याओं के लिए उपयुक्त है। जब डेटा जटिल हो, तो पहले निर्णय वृक्ष को आजमाएं।
पठनीयता बढ़ाने के लिए नोड प्रकारों (जैसे निर्णय, अवसर, परिणाम) को अलग करने के लिए रंगों और आकृतियों जैसे दृश्य तत्वों का उपयोग करें।
