Model drzewa decyzyjnego to algorytm uczenia nadzorowanego oparty na strukturze drzewa. Jest to narzędzie graficzne używane do analizy decyzji, oceny ryzyka projektowego i obliczania prawdopodobieństwa, że wartość bieżąca netto jest większa lub równa zero, na podstawie znanych prawdopodobieństw różnych sytuacji. ProcessOn wspiera tworzenie modeli drzew decyzyjnych online i oferuje dużą liczbę szablonów i przykładów modeli drzew decyzyjnych, które można skopiować, co pozwala łatwo tworzyć profesjonalne i atrakcyjne wizualnie modele drzew decyzyjnych.
Współpraca wielu użytkowników w czasie rzeczywistym z linkami do udostępniania
Automatyczne generowanie grafiki z tekstu z ulepszaniem stylu
Wbudowane motywy z pełną personalizacją
Obsługa ikon, obrazów, etykiet, formuł LaTeX, bloków kodu, linków, załączników
Eksport: PNG, VISIO, PDF, SVG | Import: VISIO, Mermaid
Przechowywanie w chmurze w czasie rzeczywistym, synchronizacja wielourządzeniowa, historia wersji i bezpieczeństwo danych
Model drzewa decyzyjnego reprezentuje różne ścieżki decyzyjne poprzez węzły rozgałęzień, podczas gdy węzły liści reprezentują różne możliwe wyniki lub rezultaty. Każdy wewnętrzny węzeł (nie liść) reprezentuje warunek testowy lub punkt decyzyjny, a w zależności od różnych wartości tego warunku, ścieżka decyzyjna prowadzi do różnych węzłów potomnych.
Węzeł decyzyjny (korzeń drzewa): Jest to punkt początkowy drzewa decyzyjnego, wskazujący, że należy podjąć decyzję.
Gałąź opcji: Kilka gałęzi jest rysowanych z węzła decyzyjnego, z których każda reprezentuje możliwą opcję lub ścieżkę decyzyjną, znane jako gałęzie opcji.
Węzeł szansy: Reprezentuje niepewne zdarzenia lub nieznane wyniki.
Gałąź prawdopodobieństwa: Gałęzie rysowane z węzła stanu nazywane są gałęziami prawdopodobieństwa. Liczba gałęzi prawdopodobieństwa wskazuje liczbę możliwych stanów naturalnych, a każda gałąź musi określać treść stanu i jego prawdopodobieństwo.
Węzeł końcowy (liść): Znany również jako węzeł końcowy, jest to punkt końcowy procesu decyzyjnego, odzwierciedlający ostateczny stan lub wynik decyzji w różnych warunkach.
1. Wyraźnie określ cel decyzji, zapewniając, że węzeł korzenia dokładnie odzwierciedla główny problem.
2. Projektowanie gałęzi powinno przestrzegać zasad wzajemnej wyłączności i kompletności, z każdym węzłem odpowiadającym określonemu warunkowi, a gałęzie obejmujące wszystkie możliwe scenariusze, aby uniknąć pominięć lub nakładania się.
3. Zweryfikuj spójność logiczną, aby upewnić się, że każda ścieżka od korzenia do liścia jest zgodna z rzeczywistymi zasadami biznesowymi.
Analiza biznesowa: Segmentacja klientów i marketing docelowy, dzielenie grup na podstawie cech, takich jak wiek klientów i nawyki konsumpcyjne, w celu opracowania ukierunkowanych strategii; może również pomóc w ustalaniu cen produktów, analizując czynniki takie jak koszty i popyt rynkowy, aby określić optymalną cenę.
Diagnoza medyczna: Pomaga lekarzom w diagnozowaniu chorób krok po kroku na podstawie objawów pacjenta i wyników badań, poprawiając dokładność i efektywność diagnostyczną.
Ocena kredytowa: Ocena poziomu ryzyka kredytowego na podstawie dochodów, zadłużenia, historii kredytowej itp., aby zdecydować, czy udzielić pożyczki.
Konieczne jest zorganizowanie cech (takich jak wiek, dochód) i zmiennych docelowych (takich jak decyzja o zakupie) oraz obsługa brakujących lub odstających wartości w celu zapewnienia jakości danych.
Drzewa decyzyjne są odpowiednie do obsługi danych numerycznych (takich jak wiek, dochód) i danych kategorycznych (takich jak płeć, zawód).
Scal niskoczęstotliwościowe lub podobne gałęzie, skup się na kluczowych punktach decyzyjnych lub podziel złożone poddrzewa na niezależne moduły.
Drzewa decyzyjne podejmują decyzje hierarchiczne poprzez reguły rozgałęzień, odpowiednie dla nieliniowych relacji; regresja logistyczna bezpośrednio wyprowadza prawdopodobieństwa, odpowiednia dla problemów liniowo separowalnych. Gdy dane są złożone, najpierw wypróbuj drzewa decyzyjne.
Użyj elementów wizualnych, takich jak kolory i kształty, aby odróżnić typy węzłów (takie jak decyzja, szansa, wynik) w celu zwiększenia czytelności.
