Model pokok keputusan adalah algoritma pembelajaran terkawal berdasarkan struktur pokok. Ia adalah alat grafik yang digunakan untuk analisis keputusan, menilai risiko projek, dan mengira kebarangkalian nilai bersih kini lebih besar atau sama dengan sifar berdasarkan kebarangkalian yang diketahui dari pelbagai situasi. ProcessOn menyokong penciptaan model pokok keputusan dalam talian dan menawarkan sejumlah besar templat dan contoh model pokok keputusan yang boleh anda salin, membolehkan anda dengan mudah mencipta model pokok keputusan yang profesional dan menarik secara visual.
Kerjasama masa nyata multi-pengguna dengan pautan boleh dikongsi untuk pemindahan segera
Hasilkan grafik automatik daripada teks dengan penambahbaikan gaya
Tema sedia ada dengan penyesuaian penuh
Menyokong ikon, imej, label, formula LaTeX, blok kod, pautan, lampiran
Eksport: PNG, VISIO, PDF, SVG | Import: VISIO, Mermaid
Penyimpanan awan masa nyata, sinkronisasi pelbagai peranti, sejarah versi dan keselamatan data
Model pokok keputusan mewakili laluan keputusan yang berbeza melalui nod cabang, manakala nod daun mewakili pelbagai kemungkinan hasil atau output. Setiap nod dalaman (nod bukan daun) mewakili keadaan ujian atau titik keputusan, dan berdasarkan nilai yang berbeza dari keadaan ini, laluan keputusan akan membawa kepada nod anak yang berbeza.
Nod Keputusan (Akar Pokok): Ini adalah titik permulaan pokok keputusan, menunjukkan keputusan perlu dibuat.
Cabang Pilihan: Beberapa cabang dilukis dari nod keputusan, masing-masing mewakili pilihan atau laluan keputusan yang mungkin, dikenali sebagai cabang pilihan.
Nod Peluang: Mewakili kejadian yang tidak pasti atau hasil yang tidak diketahui.
Cabang Kebarangkalian: Cabang yang dilukis dari nod keadaan dipanggil cabang kebarangkalian. Bilangan cabang kebarangkalian menunjukkan bilangan keadaan semula jadi yang mungkin, dan setiap cabang perlu menentukan kandungan keadaan dan kebarangkaliannya.
Nod Terminal (Daun): Juga dikenali sebagai nod akhir, ini adalah titik akhir proses keputusan, mencerminkan keadaan akhir atau hasil keputusan di bawah keadaan yang berbeza.
1. Nyatakan dengan jelas objektif keputusan, memastikan nod akar mencerminkan isu teras dengan tepat.
2. Reka bentuk cabang harus mengikuti prinsip saling eksklusif dan kelengkapan, dengan setiap nod sepadan dengan keadaan tertentu, dan cabang merangkumi semua senario yang mungkin untuk mengelakkan pengabaian atau pertindihan.
3. Sahkan konsistensi logik untuk memastikan setiap laluan dari akar ke daun mematuhi peraturan perniagaan sebenar.
Analisis Perniagaan: Segmentasi pelanggan dan pemasaran yang disasarkan, membahagikan kumpulan berdasarkan ciri seperti umur pelanggan dan tabiat penggunaan untuk merumuskan strategi yang disasarkan; ia juga boleh membantu dalam penetapan harga produk, menganalisis faktor seperti kos dan permintaan pasaran untuk menentukan harga yang optimum.
Diagnosis Perubatan: Membantu doktor dalam mendiagnosis penyakit langkah demi langkah berdasarkan gejala pesakit dan keputusan ujian, meningkatkan ketepatan dan kecekapan diagnosis.
Penilaian Kredit: Menilai tahap risiko pinjaman berdasarkan pendapatan, hutang, sejarah kredit, dan lain-lain, untuk memutuskan sama ada untuk memberi pinjaman.
Adalah perlu untuk mengatur ciri-ciri (seperti umur, pendapatan) dan pemboleh ubah sasaran (seperti sama ada untuk membeli), dan mengendalikan nilai yang hilang atau luar biasa untuk memastikan kualiti data.
Pohon keputusan sesuai untuk mengendalikan data berangka (seperti umur, pendapatan) dan data kategori (seperti jantina, pekerjaan).
Gabungkan cabang frekuensi rendah atau serupa, fokus pada titik keputusan utama, atau pisahkan subpokok kompleks menjadi modul bebas.
Pohon keputusan membuat keputusan hierarki melalui peraturan percabangan, sesuai untuk hubungan tak linear; regresi logistik secara langsung mengeluarkan kebarangkalian, sesuai untuk masalah yang boleh dipisahkan secara linear. Apabila data adalah kompleks, cuba pohon keputusan terlebih dahulu.
Gunakan elemen visual seperti warna dan bentuk untuk membezakan jenis nod (seperti keputusan, peluang, hasil) untuk meningkatkan kebolehbacaan.
