Model pohon keputusan adalah algoritma pembelajaran terawasi berdasarkan struktur pohon. Ini adalah alat grafis yang digunakan untuk analisis keputusan, mengevaluasi risiko proyek, dan menghitung probabilitas nilai bersih saat ini lebih besar atau sama dengan nol berdasarkan probabilitas yang diketahui dari berbagai situasi. ProcessOn mendukung pembuatan model pohon keputusan secara online dan menawarkan banyak templat dan contoh model pohon keputusan yang dapat Anda salin, memungkinkan Anda untuk dengan mudah membuat model pohon keputusan yang profesional dan menarik secara visual.
Kolaborasi multi-pengguna real-time dengan tautan yang dapat dibagikan untuk transfer informasi instan
Hasilkan grafik otomatis dari teks dengan peningkatan gaya
Tema bawaan dengan kustomisasi penuh
Mendukung ikon, gambar, label, rumus LaTeX, blok kode, tautan, lampiran
Ekspor: PNG, VISIO, PDF, SVG | Impor: VISIO, Mermaid
Penyimpanan cloud real-time, sinkronisasi multi-perangkat, riwayat versi, dan keamanan data
Model pohon keputusan mewakili berbagai jalur keputusan melalui node cabang, sedangkan node daun mewakili berbagai kemungkinan hasil atau keluaran. Setiap node internal (node bukan daun) mewakili suatu kondisi tes atau titik keputusan, dan berdasarkan berbagai nilai kondisi ini, jalur keputusan akan mengarahkan ke node anak yang berbeda.
Node Keputusan (Akar Pohon): Ini adalah titik awal pohon keputusan, menunjukkan bahwa keputusan perlu dibuat.
Cabang Opsi: Beberapa cabang ditarik dari node keputusan, masing-masing mewakili opsi atau jalur keputusan yang mungkin, dikenal sebagai cabang opsi.
Node Peluang: Mewakili peristiwa yang tidak pasti atau hasil yang tidak diketahui.
Cabang Probabilitas: Cabang-cabang yang ditarik dari node status disebut cabang probabilitas. Jumlah cabang probabilitas menunjukkan jumlah status alami yang mungkin, dan setiap cabang perlu menentukan isi status dan probabilitasnya.
Node Terminal (Daun): Juga dikenal sebagai node akhir, ini adalah titik akhir proses keputusan, mencerminkan status akhir atau hasil keputusan di bawah berbagai kondisi.
1. Jelaskan dengan jelas tujuan keputusan, memastikan node akar mencerminkan masalah inti secara akurat.
2. Desain cabang harus mengikuti prinsip eksklusivitas dan kelengkapan yang saling mengecualikan, dengan setiap node sesuai dengan kondisi spesifik, dan cabang mencakup semua skenario yang mungkin untuk menghindari kelalaian atau pertindihan.
3. Verifikasi konsistensi logis untuk memastikan bahwa setiap jalur dari akar ke daun mematuhi aturan bisnis yang sebenarnya.
Analisis Bisnis: Segmentasi pelanggan dan pemasaran terarah, membagi kelompok berdasarkan karakteristik seperti usia pelanggan dan kebiasaan konsumsi untuk merumuskan strategi terarah; dapat juga membantu dalam penetapan harga produk, menganalisis faktor seperti biaya dan permintaan pasar untuk menentukan harga optimal.
Diagnosis Medis: Membantu dokter dalam mendiagnosis penyakit langkah demi langkah berdasarkan gejala pasien dan hasil tes, meningkatkan akurasi dan efisiensi diagnosis.
Evaluasi Kredit: Menilai tingkat risiko pinjaman berdasarkan pendapatan, utang, riwayat kredit, dll., untuk memutuskan apakah akan memberikan pinjaman.
Perlu mengatur fitur (seperti usia, pendapatan) dan variabel target (seperti apakah akan membeli), serta menangani nilai yang hilang atau pencilan untuk memastikan kualitas data.
Pohon keputusan cocok untuk menangani data numerik (seperti usia, pendapatan) dan data kategorikal (seperti jenis kelamin, pekerjaan).
Menggabungkan cabang frekuensi rendah atau serupa, fokus pada titik keputusan utama, atau membagi subpohon kompleks menjadi modul independen.
Pohon keputusan membuat keputusan hierarkis melalui aturan percabangan, cocok untuk hubungan non-linear; regresi logistik langsung mengeluarkan probabilitas, cocok untuk masalah yang dapat dipisahkan secara linear. Ketika data kompleks, coba pohon keputusan terlebih dahulu.
Gunakan elemen visual seperti warna dan bentuk untuk membedakan jenis node (seperti keputusan, peluang, hasil) untuk meningkatkan keterbacaan.
