Стабло одлучивања - Преглед, врсте одлука, примене

Стабло одлука је алат за подршку са стаблом сличном структуром који моделира вероватне исходе, трошкове ресурса, комуналне услуге и могуће последице. Стабла одлучивања пружају начин представљања алгоритама Алгоритми (Алгос) Алгоритми (Алгос) су скуп упутстава која се уводе за извршавање задатка. Алгоритми се уводе за аутоматизацију трговања ради генерисања профита на фреквенцији немогућој за трговца људима уз условне контролне изјаве . Укључују огранке који представљају кораке доношења одлука који могу довести до повољног резултата.

Стабла одлучивањаСлика 1. Једноставно стабло одлучивања (извор)

Структура дијаграма тока укључује интерне чворове који представљају тестове или атрибуте у свакој фази. Свака грана представља исход за атрибуте, док путања од листа до корена представља правила за класификацију.

Стабла одлучивања један су од најбољих облика алгоритама учења заснованих на различитим методама учења. Они појачавају предиктивне моделе тачношћу, лакоћом у тумачењу и стабилношћу. Алати су такође ефикасни у прилагођавању нелинеарних односа, јер су способни да реше изазове прилагођавања података, као што су регресија и класификације.

Резиме

  • Стабла одлука се користе за ефикасно руковање нелинеарним скуповима података.
  • Алат за стабло одлучивања користи се у стварном животу у многим областима, као што су инжењеринг, грађевинско планирање, право и пословање.
  • Стабла одлучивања могу се поделити у две врсте; категоричка променљива и непрекидна променљива стабла одлучивања.

Врсте одлука

Постоје две главне врсте стабала одлука које се заснивају на циљној променљивој, тј. Категоричко стабло одлука променљивих и непрекидно стабло одлука променљивих.

1. Категоричко стабло одлучивања о променљивим

Стабло одлучивања о категоријалној променљивој укључује категоричке циљне променљиве које су подељене у категорије. На пример, категорије могу бити да или не. Категорије значе да свака фаза процеса доношења одлуке спада у једну од категорија и да између њих нема.

2. Стално стабло одлучивања о променљивим

Стабло одлучивања о континуалној променљивој је стабло одлучивања са континуалном циљном променљивом. На пример, приход појединца чији је приход непознат може се предвидети на основу доступних информација као што су његово занимање, старост и друге континуиране променљиве.

Примене стабала за одлучивање

1. Процена потенцијалних могућности за раст

Једна од примена стабала одлучивања укључује процену потенцијалних могућности раста предузећа на основу историјских података. Историјски подаци о продаји могу се користити у стаблима одлука које могу довести до радикалних промена у стратегији предузећа како би помогле ширењу и расту.

2. Коришћење демографских података за проналажење потенцијалних клијената

Друга примена стабала одлучивања је у коришћењу демографских података Демографија Демографија се односи на социо-економске карактеристике популације које предузећа користе за идентификовање преференција производа и куповног понашања купаца. Са особинама свог циљног тржишта, компаније могу да изграде профил за своју базу купаца. да пронађу потенцијалне клијенте. Они могу помоћи у рационализацији маркетиншког буџета и доношењу информисаних одлука на циљном тржишту на које је пословање усмерено. У недостатку стабала одлучивања, предузеће може потрошити своје маркетиншко тржиште без имајући на уму одређене демографске категорије, што ће утицати на његове укупне приходе.

3. Служи као алат за подршку у неколико поља

Зајмодавци такође користе стабла одлучивања за предвиђање вероватноће да клијент не испуни обавезу по зајму, примењујући генерисање предиктивних модела користећи клијентове претходне податке. Коришћење алата за подршку стаблу одлука може помоћи зајмодавцима у процени кредитне способности купца да спрече губитке.

Стабла одлучивања такође се могу користити у оперативним истраживањима у планирању логистике и стратешког управљања Стратешко управљање Стратешко управљање је формулисање и примена главних циљева и иницијатива које је руководство организације предузело у његово име. Они могу помоћи у одређивању одговарајућих стратегија које ће помоћи предузећу да постигне своје циљеве. Друга поља у којима се стабла одлучивања могу применити укључују инжењерство, образовање, право, пословање, здравство и финансије.

Предности стабала за одлучивање

1. Лако за читање и тумачење

Једна од предности стабала одлучивања је што се њихови резултати лако читају и тумаче, чак и без потребе за статистичким знањем. На пример, када користи стабла одлучивања за представљање демографских података о купцима, особље одељења за маркетинг може читати и тумачити графички приказ података без потребе за статистичким знањем.

Подаци се такође могу користити за стварање важних увида о вероватноћама, трошковима и алтернативама разним стратегијама које је формулисало одељење за маркетинг.

2. Једноставно за припрему

У поређењу са другим техникама одлучивања, стаблима одлука треба мање напора за припрему података. Корисници, међутим, морају да имају спремне информације како би креирали нове променљиве са снагом предвиђања циљне променљиве. Такође могу да креирају класификације података без потребе за израчунавањем сложених прорачуна. У сложеним ситуацијама корисници могу комбиновати стабла одлучивања са другим методама.

3. Потребно је мање чишћења података

Још једна предност стабала одлучивања је та што је, након креирања променљивих, потребно мање чишћења података. Случајеви недостајућих вредности и одступања имају мање значаја за податке стабла одлучивања.

Мане стабала за одлучивање

1. Нестабилна природа

Једно од ограничења стабала одлучивања је да су у великој мери нестабилна у поређењу са другим предикторима одлучивања. Мала промена података може резултирати великом променом структуре стабла одлучивања, што може донети другачији резултат од оног који ће корисници добити у нормалном случају. Резултирајућом променом исхода могу се управљати алгоритмима машинског учења, као што је појачавање Боостинг Боостинг је алгоритам који помаже у смањењу варијансе и пристрасности у ансамблу машинског учења. Алгоритам помаже у конверзији слабих ученика и спаковању у вреће. Багинг (Боотстрап Аггрегатион). Машинско учење ансамбла може се углавном сврстати у вреће и појачавање. Техника врећања корисна је и за регресију и за статистику.

2. Мање ефикасан у предвиђању исхода континуиране променљиве

Поред тога, стабла одлучивања су мање ефикасна у доношењу предвиђања када је главни циљ предвиђање исхода континуиране променљиве. То је зато што стабла одлучивања теже изгубити информације приликом категоризације променљивих у више категорија.

Више ресурса

Финанце је званични добављач сертификованог банкарског и кредитног аналитичара (ЦБЦА) ™ ЦБЦА ™ сертификација Акредитација сертификованог банкарског и кредитног аналитичара (ЦБЦА) ™ је глобални стандард за кредитне аналитичаре који покрива финансије, рачуноводство, кредитну анализу, анализу новчаног тока, моделирање савеза, отплата зајма и још много тога. програм сертификације, осмишљен да трансформише било кога у финансијског аналитичара светске класе.

Да бисте наставили да учите и развијате своје знање из финансијске анализе, топло препоручујемо додатне финансијске ресурсе у наставку:

  • Независни догађаји Независни догађаји У статистици и теорији вероватноће, независни догађаји су два догађаја у којима појава једног догађаја не утиче на појаву другог догађаја
  • Предлошци дијаграма тока Предлошци дијаграма дијаграма Графикони дијаграма су одлични за сажети опис пословних процеса без угрожавања структуре и детаља. Испод су четири узорка шаблона дијаграма тока
  • Међусобно искључиви догађаји Међусобно ексклузивни догађаји У статистици и теорији вероватноће два догађаја се међусобно искључују ако не могу да се догоде истовремено. Најједноставнији пример међусобно искључивања
  • Дијаграм стабла Дијаграм стабла Дијаграм стабла се користи у математици - тачније, у теорији вероватноће - као алат који помаже у израчунавању и пружа визуелни приказ

Рецент Постс