Дерево принятия решений: пример. Алгоритмы построения дерева принятия решений

Опубликованно 24.01.2018 00:31

Метод дерева решений - это отличный способ для того, чтобы выбрать стратегию последовательных действий в условиях риска. Это риск, здесь ключевое слово, потому что в случае опасности, принять рациональное решение, это очень трудно, и продуманный план помогает проанализировать текущую ситуацию.

Дерево принятия решения как это: имеет ствол, ветви и листья. "Ствол" - основа всего - это главный вопрос,на который мы обязаны ответить. Ветви - это стрелы с несколькими вариантами ответов. И листья - это ситуация, которая приведет нас выбранный ответ.

Самый простой пример

Любая теория воспринимается гораздо легче, если привести один пример. Дерево решений "Или на машине?" - это самый простой алгоритм. В бизнес основан на этих принципах. Кстати, в основе всех электронных программ также лежит алгоритм для построения дерева.

Таким образом, стоит задача: решить, если вы можете пойти на прогулку. Наше туловище - первый вопрос - это ключевой фактор: "есть солнце?" От него зависит наш дальнейший путь. Если ответ положительный, мы движемся в сторону слова "Да". Мы приходим к новому тяжело. Если температура высокая, мы получаем однозначный ответ - "Нет иdti ходить", в противном случае, в случае также получаем итог, но с результатом "Иdti ходить".

Вы можете выбрать другой путь. Дерево принятия решений подразумевает, что будут проанализированы все параметры движения и ожидалось, результаты. Почему вы должны выбрать этот метод

Преимущества дерева принятия решений позволяют определить, потому что этот метод является наиболее гибким из всех, которые относятся к вопросу выбора решений. Это одномерная схема, которая ясно показывает нетрядом- следственные связи. Hесли... И где наш выбор приведет.Возможность одновременно рассматривать нетипичные ситуации и выбрать несколько вариантов для их решения.Отсутствие любого закона расследование.Простой в использовании.Работу над моделью можно больше людей, что облегчает задачу.Дерево принятия решений не ограничена во времени.Подходит для большинства бизнес-ситуаций.

Область применения

Можно привести любой пример дерева решений. Это может быть вопрос открытия новых производственных объектов, внедрению технологий, формирование нового ассортимента, и т. д. Область применения этот метод невероятно широк.

Но можно выделить три большие группы, где дерево решений помогает выиграть время.Описание данных. Мы говорим, что задача руководства - решить проблему расширению ассортимента. Схема этой задачи будет состоять из конкретных цифр возможные суммы прибыли и рентабельности. Ссовсем сломался этих сведений будет намного легче, если он будет храниться в виде схемы, а не в большой таблице.Классификация. Появляется возможность сгруппировать исходные данные и сделать на их выбор.Регрессии. Дерево решений позволяет определить как размер целевой стратегии под влиянием независимых факторов. Например, на выбор стратегии формирования диапазона, помимо основных факторов производства, незначительные, что косвенно к этому относятся. Это может быть урожай какао-бобов из страны-экспортера или график движения судов. Как за выбор стратегии, справа не имеют никакого эффекта, но проблема их работы может предотвратить формирование ассортимента продукции на кондитерской фабрике.

Алгоритмы

На сегодняшний день существует несколько известных алгоритмов, которые позволяют создать дерево принятия решений (примеры мы уже рассмотрели).CART - аббревиатура слов Classificationand Regression Tree (классификации и регрессии). Согласно его принципам, каждый узел дерева может иметь только два отвменьше.C4.5 - метод сборки, в которой каждый узел может иметь кислотыс числом ветвей. В этой схеме, трудно делать прогнозы, так что его использование для классификации.QUEST (Quick, Unbiased, Илетным качеством Statistical Trees). Самый трудный из всех моделей, но очень правдоподобно. Nесли вы хотите создать многомерное ветвление. Это означает, что в каждом узле mможет создать не только много ветвей и примеры действий.

Сбор данных

Метод дерева решений будет эффективным, если правильно подойти к вопросу сбора данных. Вот характеристика последовательности:Определение жизненного цикла проекта: сколько будет этапов и какова продолжительность каждого из них.Выбор ключевых событий, во время которых может возникнуть дилемма выбрать один или другой.Описание каждого из возможных факторов, которые влияют на возникновение события, как описано в предыдущем шаге.Наужин вероятность принятия этих решений.Расчет стоимости всех этапов жизненного цикла (он считается одним из основных событий).Пример дерева решений

Рассмотрим типичные задачи-ситуации. Компании должны выбрать выгодное вложение инвестиций Ip, Ip, Ip, с помощью дерева принятия решений. Примеры решения задач формируются на основе исходных данных.

Первый проект требует инвестиций в размере 200 миллионов rбла и принесет прибыль в 100 миллионов рублей. Для второй-300 млн руб., но принесет 200 миллионов рублей. Третий, более выгодный, - 300 млн. рублей., но вложить нужно 500. В этом случае есть риск потерять все. Первое издание уровень риска 10 %, в то время как для второй-5 %, и на третий - 20 %. Какой из проектов будет более выгодно?

Произвести математические расчеты довольно трудно. Поэтому необходимо строить таблицы, графики. Правильное решение будет зависеть не только от того, как понятно будет модель, но и как исходные данные.Сюжет

Таким образом, мы имеем три проекта: Ip, Ip, и Ip. Рассмотрим, как сделать дерево принятия решений. Двигаться будет от первого ключевой момент, обозначенного квадрата. Здесь мы напишем окончательный результат, и когда он покидает сектор остается пустым. От него, нарисовав три ветки с различными проектами. Далее каждый вариант имеет свой уровень математических ожиданий, отмеченный круг. До тех пор, пока они пустые, в которых необходимо будет писать результат вычислений. От каждого из них будет еще две ветки. К выше доход и уровень ожидания, вниз, все расходы и риски потери.Математические расчеты

Это время, чтобы начать искать правильное решение. Для этого составим формулу:Ip= 100 ? 0.9 - 200 ? 0.1 = 70Ip = 200? 0.95 - 300 ? 0.05 = 175Ис = 300 ? 0.8 - 500 ? 0.2 = 140

Полученные данные записываем в круги. Выбираем наибольшее число 175. И записываем в квадрат. Это значение ожидаемого от проекта. И поскольку предложение наиболее выгодным является Ip -, это и будет ответ к задаче. Область применения

Казалось, что примеры дерева принятия решений для предприятий, вы можете принести кислота,ни количество. Действительно, чаще всего на этот метод, говорят, в контексте управления. Но на самом деле, область применения алгоритма гораздо больше. Nизменить некоторые интересные факты:Дерево принятия решений незаменимым в банковской сфере. Его использование для оценки клиентов и принятие решения на выдачу кредита.Промышленности. Яркий пример контроля качества. Потому что заводы не всегда есть возможность оценить все продукты правило, создают специальный алгоритм, с которого брак является сократить в несколько этапов проверки.Медицина. Для использования дерева решений в этой области не нуждается листьев и бумаги. Lbu врач делает это каждый день, чтобы поставить диагноз. Доктор задает пациенту наводящие вопросы, наполовину , что приведет к правильному решению.Молекулярная биология. Также в это поле, где можно применить метод построения схем. Например, анализ строения аминокислот.Программирование. Любую программу или веб-страницы построены по принципу алгоритма и движений по всему на много.Пример использования алгоритма в банковской сфере

Давайте попробуем построить дерево решений, представляя, что мы сотрудники отдела кредитования любого банка. Обозначим ключевые факторы:возраста;уровень дохода;в нагрузку, семейное положение;кредиты в других организациях;наличие движимого и недвижимого имущества.

Теперь для каждой из главных ветвей, необходимо составить примерный план возможных действий.

Начнем, пожалуй, с возраста. Больше 21? Ответ "да" или "нет". "Нет" раз и приводит нас к нулю. После ответа "D" переходим к следующему вопросу.

Уровень дохода выше 50 000 евро в месяц? "Нет" - это как раз ноль , "Да" - переходим к следующей ветке.

Гражданского состояния. В этом разделе могут появиться дополнительные товменьше, которые будут важны для того, чтобы наше решение. Сколько человек в семье? Сколько своих сотрудников, то доход будет охватывать. Если ответы нас удовлетворили, можно перейти к следующей области.

Кредиты в других организациях. Здесь рационально выделить: сумму взяли, как всегда, если есть долги?

Наличие движимого и недвижимого имущества может стать дополнительной гарантией возврата средств, таким образом, если потенциальный заемщик дошел до этой стадии, и он ответил положительно на последний вопрос, то решение о выдаче денег будет положительным.

Сократить свой путь в любом из решения "Дать" или "Не дать" в любой стадии.Пример из медицины

Рассмотрим типичную ситуацию. Врач пришел в обследование пациента с кашлем. Для постановки диагноза врач оценивает людей в зависимости от нескольких параметров:от того, как кашель;если температуры;ожидается, если нос;как сделать легкие, бронхи, наличие хрипов;сердечный ритм;возраст, наличие орфография и других факторов.

Ответ на каждый из этих вопросов носят врачи для постановки правильного диагноза. Заключение

Пример дерева решений, можно встретить в повседневной жизни. Люди сотни раз перед дилеммой, решить, что вы можете, выбрав только самый короткий или самый выгодный способ. Потомвместе так же, в бизнесе. Алгоритм помогает выбрать правильное решение, классифицировать и систематизировать данные, вопрос, предсказать исход. Важной задачей является выбор основных вопросов, которые являются ключевыми точками, и ветвей с результатом. Есть много моделей, компьютерных программ, которые позволяют быстро и эффективно построить дерево решений и облегчения поиска.

Категория: Культура