輕鬆製作決策樹
決策樹模型通過分支節點表示不同的決策路徑，而葉節點則表示各種可能的結果或輸出。每個內部節點（非葉節點）代表一個測試條件或決策點，根據此條件的不同值，決策路徑將導向不同的子節點。
ProcessOn支援線上製作決策樹，拖曳操作快速建立決策樹節點及路徑連線，還可以插入備註對每一步決策進行說明。
線上建立圖表
決策樹模型是一種基於樹狀結構的監督學習演算法。它是一種圖形工具，用於決策分析、評估項目風險，並根據已知的各種情況概率計算淨現值大於或等於零的概率。
ProcessOn 支援線上創建決策樹模型，並提供大量的決策樹模型範本和範例供您複製，使您能夠輕鬆創建專業的決策樹模型。
支援多人線上同屏創作，可設置分享連結，即時傳遞資訊
只需輸入一句話，自動生成所需圖形，並自動美化圖形風格
內建多種主題風格，也可自由設計喜愛的樣式
支援插入圖示、圖片、標籤、備註LaTex公式、程式碼塊、連結、附件等多種形式元件
支援匯出PNG、VISIO、PDF、SVG等格式，支援匯入VISIO、Mermaid格式
檔案即時儲存，多端裝置雲同步，歷史版本可追溯，資料安全有保障
決策樹模型通過分支節點表示不同的決策路徑，而葉節點則表示各種可能的結果或輸出。每個內部節點（非葉節點）代表一個測試條件或決策點，根據此條件的不同值，決策路徑將導向不同的子節點。
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決策樹由決策節點（樹根）、選項分支（選項或決策路徑）、機會節點（不確定事件或未知結果）、機率分支（不確定性決策下的結果及機率）及終端節點（不同條件下的最終狀態或決策結果）。
用ProcessOn可以設定決策樹每個節點或連線的顏色，重點標記核心路徑，提升決策樹的可讀性。
1. 明確定義決策目標，確保根節點準確反映核心問題。
2. 分支設計應遵循互斥性和完備性原則，每個節點對應於一個特定條件，分支覆蓋所有可能情況，以避免遺漏或重疊。
3. 驗證邏輯一致性，確保從根到葉的每條路徑均符合實際業務規則。
決策樹模型可在多個領域應用：
商業分析：客戶細分與精準行銷，根據客戶年齡、消費習慣等特徵進行分組，制定針對性策略；還可以協助產品定價，分析成本、市場需求等因素以確定最佳價格。
醫療診斷：根據患者症狀和檢查結果，幫助醫生逐步診斷疾病，提高診斷的準確性和效率。
信用評估：根據收入、債務、信用記錄等評估貸款風險水平，以決定是否放貸。
ProcessOn社群內包含豐富應用情境下的決策樹範本和範例，您可以學習或使用。
決策樹演算法是建構決策樹的數學方法與計算步驟，包括特徵選擇、分裂規則、停止條件及剪枝策略等。
決策樹演算法的典型演算法有ID3、C4.5、CART（分類與迴歸樹）等，每種演算法透過不同指標（如資訊增益、基尼係數）優化樹結構。
需要組織特徵（例如年齡、收入）和目標變量（例如是否購買），並處理缺失或異常值以確保數據質量。
決策樹適合處理數值數據（例如年齡、收入）和類別數據（例如性別、職業）。
合併低頻或相似的分支，專注於關鍵決策點，或將複雜的子樹拆分為獨立模塊。
決策樹通過分支規則進行層次決策，適合非線性關係；邏輯迴歸直接輸出概率，適合線性可分問題。當數據較複雜時，先嘗試決策樹。
使用顏色和形狀等視覺元素區分節點類型（例如決策、機會、結果）以提高可讀性。
在機器學習中，決策樹透過遞歸選擇最優特徵進行資料分割，以直覺式樹狀結構實現高效分類與迴歸，同時憑藉強解釋性和低預處理需求，成為金融風控、醫療診斷等領域中兼具可讀性與實用性的核心演算法。
