Um modelo de árvore de decisão é um algoritmo de aprendizado supervisionado baseado em uma estrutura de árvore. É uma ferramenta gráfica usada para análise de decisão, avaliação de risco de projeto e cálculo da probabilidade do valor presente líquido ser maior ou igual a zero com base em probabilidades conhecidas de várias situações. O ProcessOn suporta a criação online de modelos de árvore de decisão e oferece um grande número de modelos e exemplos de árvore de decisão que você pode copiar, permitindo que você crie facilmente modelos de árvore de decisão profissionais e visualmente atraentes.
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O modelo de árvore de decisão representa diferentes caminhos de decisão através de nós de ramificação, enquanto nós folha representam vários possíveis resultados ou saídas. Cada nó interno (nó não-folha) representa uma condição de teste ou ponto de decisão, e baseado nos diferentes valores dessa condição, o caminho de decisão levará a diferentes nós filhos.
Nó de Decisão (Raiz da Árvore): Este é o ponto de início da árvore de decisão, indicando que uma decisão precisa ser tomada.
Ramo de Opção: Vários ramos são desenhados a partir do nó de decisão, cada um representando uma opção possível ou caminho de decisão, conhecidos como ramos de opção.
Nó de Chance: Representa eventos incertos ou resultados desconhecidos.
Ramo de Probabilidade: Ramos desenhados a partir do nó de estado são chamados ramos de probabilidade. O número de ramos de probabilidade indica o número de possíveis estados naturais, e cada ramo precisa especificar o conteúdo do estado e sua probabilidade.
Nó Terminal (Folha): Também conhecido como o nó final, este é o ponto final do processo de decisão, refletindo o estado final ou resultado da decisão sob diferentes condições.
1. Defina claramente o objetivo da decisão, garantindo que o nó raiz reflete precisamente a questão central.
2. O design dos ramos deve seguir os princípios de exclusividade mútua e completude, com cada nó correspondendo a uma condição específica, e os ramos cobrindo todos os cenários possíveis para evitar omissões ou sobreposições.
3. Verifique a consistência lógica para garantir que todos os caminhos da raiz à folha cumpram as regras de negócio atuais.
Análise de Negócios: Segmentação de clientes e marketing direcionado, dividindo grupos baseados em características como idade do cliente e hábitos de consumo para formular estratégias direcionadas; pode também ajudar na precificação de produtos, analisando fatores como custo e demanda de mercado para determinar o preço ótimo.
Diagnóstico Médico: Auxilia médicos no diagnóstico de doenças passo a passo baseado em sintomas do paciente e resultados de exames, melhorando a precisão e eficiência do diagnóstico.
Avaliação de Crédito: Avaliando níveis de risco de empréstimos baseados em renda, dívida, histórico de crédito, etc., para decidir se deve emprestar.
É necessário organizar características (como idade, renda) e variáveis alvo (como se vai comprar ou não), e lidar com valores ausentes ou discrepantes para garantir a qualidade dos dados.
Árvores de decisão são adequadas para lidar com dados numéricos (como idade, renda) e dados categóricos (como gênero, ocupação).
Unir ramos de baixa frequência ou semelhantes, focar em pontos de decisão chave, ou dividir subárvores complexas em módulos independentes.
Árvores de decisão tomam decisões hierárquicas através de regras de ramificação, adequadas para relações não lineares; regressão logística diretamente produz probabilidades, adequada para problemas linearmente separáveis. Quando os dados são complexos, tente árvores de decisão primeiro.
Use elementos visuais como cores e formas para distinguir tipos de nós (como decisão, oportunidade, resultado) para melhorar a legibilidade.