Döntésfa - áttekintés, döntéstípusok, alkalmazások

A döntési fa egy faszerű felépítésű támogató eszköz, amely modellezi a valószínű eredményeket, az erőforrások költségét, a segédprogramokat és a lehetséges következményeket. A döntési fák lehetőséget nyújtanak az algoritmusok bemutatására. Az algoritmusok (Algos) Az algoritmusok (Algos) egy utasításkészlet, amelyet egy feladat végrehajtására vezetnek be. Az algoritmusokat azért vezetik be, hogy automatizálják a kereskedelmet, hogy nyereséget generáljanak olyan gyakorisággal, amely lehetetlen egy emberi kereskedő számára, feltételes ellenőrzési nyilatkozatokkal. . Olyan ágakat tartalmaznak, amelyek olyan döntési lépéseket jelentenek, amelyek kedvező eredményhez vezethetnek.

Döntési fák1. ábra Egyszerű döntési fa (forrás)

A folyamatábra-struktúra olyan belső csomópontokat tartalmaz, amelyek teszteket vagy attribútumokat képviselnek az egyes szakaszokban. Minden elágazás az attribútumok eredményét jelenti, míg a levéltől a gyökérig vezető út az osztályozás szabályait képviseli.

A döntési fák a tanulási algoritmusok egyik legjobb formája, amelyek különböző tanulási módszereken alapulnak. Pontossággal, egyszerű értelmezéssel és stabilitással növelik a prediktív modelleket. Az eszközök a nemlineáris kapcsolatok illesztésében is hatékonyak, mivel képesek megoldani az adatokhoz illeszkedő kihívásokat, például a regressziót és az osztályozásokat.

Összegzés

  • A döntési fákat a nemlineáris adatkészletek hatékony kezelésére használják.
  • A döntési fa eszközt a való életben számos területen használják, például mérnöki, polgári tervezési, jogi és üzleti területeken.
  • A döntési fák két típusra oszthatók; kategorikus változó és folyamatos változó döntési fák.

A döntések típusai

A döntési fák két fő típusa létezik, amelyek a célváltozón alapulnak, azaz a kategorikus változó döntési fák és a folyamatos változó döntési fák.

1. Kategorikus változó döntési fa

A kategorikus változó döntési fája kategorikus célváltozókat tartalmaz, amelyek kategóriákra vannak felosztva. Például a kategóriák lehetnek igen vagy nem. A kategóriák azt jelentik, hogy a döntési folyamat minden szakasza az egyik kategóriába tartozik, és nincsenek közötti kapcsolatok.

2. Folyamatos változó döntési fa

A folyamatos változó döntési fa egy folyamatos cél változóval rendelkező döntési fa. Például annak az egyénnek a jövedelmét, akinek ismeretlen a jövedelme, a rendelkezésre álló információk alapján meg lehet jósolni, például foglalkozásuk, életkoruk és egyéb folyamatos változók alapján.

A döntési fák alkalmazása

1. A leendő növekedési lehetőségek felmérése

A döntési fák egyik alkalmazása magában foglalja a vállalkozások jövőbeni növekedési lehetőségeinek értékelését a történelmi adatok alapján. Az eladásokra vonatkozó adatok felhasználhatók a döntési fákban, amelyek a vállalkozás stratégiájának radikális megváltoztatásához vezethetnek a terjeszkedés és a növekedés elősegítése érdekében.

2. Demográfiai adatok felhasználása a leendő ügyfelek megtalálásához

A döntési fák másik alkalmazási területe a demográfiai adatok felhasználása. Demográfia A demográfiai adatok egy olyan népesség társadalmi-gazdasági jellemzőire utalnak, amelyet a vállalkozások a vásárlók termékpreferenciáinak és vásárlási szokásainak azonosítására használnak. Célpiaci vonásaikkal a vállalatok profilt alakíthatnak ki ügyfélkörük számára. hogy megtalálja a leendő ügyfeleket. Segíthetnek a marketing-költségvetés ésszerűsítésében és megalapozott döntések meghozatalában a célpiacon, amelyre az üzlet összpontosít. Döntési fák hiányában a vállalkozás sajátos demográfiai szempontok figyelembevételével költheti marketingpiacát, ami kihat általános bevételeire.

3. Támogató eszközként szolgál több területen

A hitelezők a döntési fák segítségével megjósolják annak valószínűségét is, hogy az ügyfél nem teljesíti a hitelt, prediktív modellgenerálás alkalmazásával az ügyfél múltbeli adatai alapján. A döntési fát támogató eszköz használata segíthet a hitelezőknek abban, hogy a veszteségek megelőzése érdekében értékeljék az ügyfél hitelképességét.

A döntési fák felhasználhatók a műveletek kutatásában a logisztika és a stratégiai menedzsment tervezésében is. Stratégiai menedzsment A stratégiai menedzsment a szervezet felső vezetése által a szervezet nevében tett fő célok és kezdeményezések megfogalmazása és megvalósítása. Segítséget nyújthatnak a megfelelő stratégiák meghatározásában, amelyek segítenek a vállalatnak elérni a kitűzött célokat. Egyéb területek, ahol a döntési fák alkalmazhatók, a mérnöki, oktatási, jogi, üzleti, egészségügyi és pénzügyi területek.

A döntési fák előnyei

1. Könnyen olvasható és értelmezhető

A döntési fák egyik előnye, hogy kimeneteik könnyen olvashatók és értelmezhetők, statisztikai ismeretek megkövetelése nélkül is. Például, amikor a döntési fák segítségével demográfiai információkat mutatnak be az ügyfelekről, a marketing osztály munkatársai statisztikai ismeretek nélkül elolvashatják és értelmezik az adatok grafikus ábrázolását.

Az adatok felhasználhatók a marketing részleg által megfogalmazott különféle stratégiák valószínűségére, költségeire és alternatíváira is.

2. Könnyen elkészíthető

Más döntési technikákkal összehasonlítva a döntési fák kevesebb erőfeszítést igényelnek az adatok előkészítéséhez. A felhasználóknak azonban kész információkkal kell rendelkezniük ahhoz, hogy új változókat hozzanak létre a célváltozó előrejelzésének erejével. Az adatok osztályozását is létrehozhatják anélkül, hogy összetett számításokat kellene kiszámítaniuk. Bonyolult helyzetekben a felhasználók kombinálhatják a döntési fákat más módszerekkel.

3. Kevesebb adat tisztítás szükséges

A döntési fák további előnye, hogy a változók létrehozása után kevesebb adat tisztításra van szükség. A hiányzó értékek és a kiugró értékek kisebb jelentőséggel bírnak a döntési fa adataiban.

A döntési fák hátrányai

1. instabil természet

A döntési fák egyik korlátja, hogy nagyrészt instabilak a többi döntés-előrejelzőhöz képest. Az adatok kismértékű változása jelentős változásokat eredményezhet a döntési fa felépítésében, amely más eredményt közvetíthet, mint amit a felhasználók normális esemény esetén kapnak. A kimenetelben bekövetkező változás gépi algoritmusokkal kezelhető, például a Boosting fokozása A Boosting egy olyan algoritmus, amely segít csökkenteni a szórást és az elfogultságot egy gépi tanulási együttesben. Az algoritmus segíti a gyenge tanulók átalakulását és a táskázást. Táskázás (Bootstrap Aggregation) Az együttes gépi tanulás elsősorban a táskázás és a továbbfejlesztés kategóriába sorolható. A zsákolási technika mind a regresszió, mind a statisztika szempontjából hasznos.

2. Kevésbé hatékony a folyamatos változó kimenetelének előrejelzésében

Ezenkívül a döntési fák kevésbé hatékonyak az előrejelzésekben, amikor a fő cél egy folyamatos változó kimenetelének megjósolása. Ennek oka, hogy a döntési fák hajlamosak elveszíteni az információkat, amikor a változókat több kategóriába sorolják.

További források

A Finance a Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ tanúsítás hivatalos szolgáltatója. A Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ akkreditáció a hitelelemzők globális szabványa, amely magában foglalja a pénzügyi, számviteli, hitelelemzési, cash flow elemzéseket, szövetségi modellezés, hitel-visszafizetések és egyebek. tanúsító program, amelynek célja, hogy bárkit világszínvonalú pénzügyi elemzővé alakítson.

A pénzügyi elemzések ismereteinek fejlesztése és továbbfejlesztése érdekében javasoljuk az alábbi kiegészítő pénzügyi forrásokat:

  • Független események Független események A statisztikákban és a valószínűségelméletben a független események két olyan esemény, amelyekben az egyik esemény bekövetkezése nem befolyásolja egy másik esemény bekövetkezését.
  • Folyamatábra-sablonok Folyamatábra-sablonok A folyamatábra kiválóan alkalmas az üzleti folyamatok tömör leírására, anélkül, hogy a struktúrában és a részletekben kompromisszumokat kötnének. Az alábbiakban négy minta folyamatábra-sablon található
  • Kölcsönösen kizáró események Kölcsönösen kizáró események A statisztikákban és a valószínűségelméletben két esemény kizárja egymást, ha nem fordulhatnak elő egyszerre. A kölcsönös kizárás legegyszerűbb példája
  • A fa diagramja A fa diagram a matematikában - pontosabban a valószínűségelméletben - használható eszközként, amely segít kiszámítani és vizuálisan bemutatni a

Legutóbbi hozzászólások