Một mô hình cây quyết định là một thuật toán học có giám sát dựa trên một cấu trúc cây. Nó là một công cụ đồ họa được sử dụng cho phân tích quyết định, đánh giá rủi ro dự án, và tính toán xác suất giá trị hiện tại ròng lớn hơn hoặc bằng không dựa trên các xác suất đã biết của các tình huống khác nhau. ProcessOn hỗ trợ tạo mô hình cây quyết định trực tuyến và cung cấp một số lượng lớn các mẫu và ví dụ mô hình cây quyết định mà bạn có thể sao chép, cho phép bạn dễ dàng tạo mô hình cây quyết định chuyên nghiệp và hấp dẫn về mặt hình ảnh.
Cộng tác đa người dùng thời gian thực với liên kết chia sẻ để chuyển thông tin ngay lập tức
Tạo đồ họa tự động từ văn bản với cải tiến phong cách
Chủ đề dựng sẵn với tùy chỉnh đầy đủ
Hỗ trợ biểu tượng, hình ảnh, nhãn, công thức LaTeX, khối mã, liên kết, tệp đính kèm
Xuất: PNG, VISIO, PDF, SVG | Nhập: VISIO, Mermaid
Lưu trữ đám mây thời gian thực, đồng bộ đa thiết bị, lịch sử phiên bản và bảo mật dữ liệu
Mô hình cây quyết định biểu diễn các đường dẫn quyết định khác nhau thông qua các nút nhánh, trong khi các nút lá biểu diễn các kết quả hoặc đầu ra khả thi khác nhau. Mỗi nút nội bộ (không phải nút lá) biểu diễn một điều kiện kiểm tra hoặc điểm quyết định, và dựa trên các giá trị khác nhau của điều kiện này, đường dẫn quyết định sẽ dẫn đến các nút con khác nhau.
Nút Quyết định (Gốc cây): Đây là điểm khởi đầu của cây quyết định, biểu thị cần đưa ra quyết định.
Nhánh Tùy chọn: Một số nhánh được rút ra từ nút quyết định, mỗi nhánh đại diện cho một lựa chọn hoặc đường dẫn quyết định khả dĩ, được gọi là nhánh tùy chọn.
Nút Cơ hội: Biểu diễn các sự kiện không chắc chắn hoặc kết quả chưa biết.
Nhánh Xác suất: Các nhánh được rút ra từ nút trạng thái được gọi là nhánh xác suất. Số lượng nhánh xác suất biểu thị số lượng trạng thái tự nhiên khả dĩ, và mỗi nhánh cần chỉ rõ nội dung của trạng thái và xác suất của nó.
Nút Đầu cuối (Nút Lá): Còn được gọi là nút kết thúc, đây là điểm cuối của quá trình quyết định, phản ánh trạng thái cuối cùng hoặc kết quả quyết định trong các điều kiện khác nhau.
1. Xác định rõ ràng mục tiêu quyết định, đảm bảo nút gốc phản ánh chính xác vấn đề cốt lõi.
2. Thiết kế nhánh phải tuân thủ nguyên tắc loại trừ lẫn nhau và hoàn chỉnh, với mỗi nút tương ứng với một điều kiện cụ thể, và các nhánh bao quát tất cả các tình huống có thể xảy ra để tránh bỏ sót hoặc chồng chéo.
3. Kiểm tra tính nhất quán logic để đảm bảo mọi đường dẫn từ gốc đến lá đều tuân thủ các quy tắc kinh doanh thực tế.
Phân tích Kinh doanh: Phân khúc khách hàng và tiếp thị mục tiêu, phân chia các nhóm dựa trên các đặc điểm như độ tuổi và thói quen tiêu dùng của khách hàng để xây dựng các chiến lược mục tiêu; nó cũng có thể hỗ trợ định giá sản phẩm, phân tích các yếu tố như chi phí và nhu cầu thị trường để xác định mức giá tối ưu.
Chẩn đoán Y khoa: Hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán bệnh từng bước dựa trên các triệu chứng và kết quả xét nghiệm của bệnh nhân, cải thiện độ chính xác và hiệu quả chẩn đoán.
Đánh giá Tín dụng: Đánh giá mức độ rủi ro cho vay dựa trên thu nhập, nợ, lịch sử tín dụng, v.v., để quyết định có nên cho vay hay không.
yueCần tổ chức các đặc tính (như tuổi, thu nhập) và các biến mục tiêu (như có mua hay không), và xử lý các giá trị thiếu hoặc bất thường để đảm bảo chất lượng dữ liệu.
Cây quyết định phù hợp để xử lý dữ liệu số (như tuổi, thu nhập) và dữ liệu phân loại (như giới tính, nghề nghiệp).
Gộp các nhánh có tần số thấp hoặc tương tự, tập trung vào các điểm quyết định chính, hoặc chia nhỏ các cây con phức tạp thành các module độc lập.
Cây quyết định thực hiện các quyết định phân cấp thông qua các quy tắc phân nhánh, phù hợp cho các mối quan hệ phi tuyến tính; hồi quy logistic trực tiếp xuất ra xác suất, phù hợp cho các vấn đề có thể tách tuyến tính. Khi dữ liệu phức tạp, hãy thử cây quyết định trước.
Sử dụng các yếu tố trực quan như màu sắc và hình dạng để phân biệt các loại nút (như quyết định, cơ hội, kết quả) để tăng cường khả năng đọc.
