Päätöspuu - yleiskatsaus, päätöksentyypit, sovellukset

Päätöspuu on puumaisen rakenteen omaava tukityökalu, joka mallintaa todennäköiset tulokset, resurssikustannukset, apuohjelmat ja mahdolliset seuraukset. Päätöspuut tarjoavat tavan esittää algoritmeja. Algoritmit (Algos) Algoritmit (Algos) ovat joukko ohjeita, jotka otetaan käyttöön tehtävän suorittamiseksi. Algoritmit otetaan käyttöön automatisoimaan kaupankäynti tuottamaan voittoja taajuudella, jota ihmiskaupan harjoittaja on mahdoton ehdollisilla valvontalausekkeilla. . Ne sisältävät sivuliikkeitä, jotka edustavat päätöksentekovaiheita, jotka voivat johtaa suotuisaan tulokseen.

PäätöspuitaKuva 1. Yksinkertainen päätöksentekopuu (lähde)

Vuokaavarakenne sisältää sisäisiä solmuja, jotka edustavat testejä tai määritteitä kussakin vaiheessa. Jokainen haara edustaa attribuuttien lopputulosta, kun taas polku lehdestä juurelle edustaa luokittelusääntöjä.

Päätöspuut ovat yksi parhaista oppimismenetelmiin perustuvien oppimisalgoritmien muodoista. Ne lisäävät ennakoivia malleja tarkkuudella, tulkinnan helppoudella ja vakaudella. Työkalut ovat myös tehokkaita sovittamaan epälineaariset suhteet, koska ne pystyvät ratkaisemaan dataan sopivia haasteita, kuten regressio ja luokitukset.

Yhteenveto

  • Päätöspuita käytetään epälineaaristen tietojoukkojen tehokkaaseen käsittelyyn.
  • Päätöspuun työkalua käytetään tosielämässä monilla aloilla, kuten suunnittelussa, väestönsuunnittelussa, laissa ja liike-elämässä.
  • Päätöspuita voidaan jakaa kahteen tyyppiin; kategorisen muuttujan ja jatkuvan muuttuvan päätöksen puut.

Päätöstyypit

Kohdemuuttujaan perustuvia päätepuita on kahta päätyyppiä, eli kategoriset muuttujien päätöksentekopuut ja jatkuvan muuttuvan päätöksen puut.

1. Kategorisen muuttujan päätöksentekopuu

Kategorinen muuttujan päätöksentekopuu sisältää kategoriset kohdemuuttujat, jotka on jaettu luokkiin. Esimerkiksi luokat voivat olla kyllä ​​tai ei. Luokat tarkoittavat, että päätöksentekoprosessin jokainen vaihe kuuluu johonkin luokkaan, eikä minkäänlaista väliä ole.

2. Jatkuva muuttuvan päätöksen puu

Jatkuvan muuttujan päätöspuu on päätöspuu, jossa on jatkuva kohdemuuttuja. Esimerkiksi sellaisen henkilön tulot, jonka tuloja ei tunneta, voidaan ennustaa käytettävissä olevien tietojen perusteella, kuten ammatti, ikä ja muut jatkuvat muuttujat.

Päätöspuiden sovellukset

1. Mahdollisten kasvumahdollisuuksien arviointi

Yksi päätöksentekopuiden sovelluksista sisältää yritysten mahdollisten kasvumahdollisuuksien arvioinnin historiallisten tietojen perusteella. Historiallisia tietoja myynnistä voidaan käyttää päätöksentekopuissa, jotka voivat johtaa radikaaleihin muutoksiin yrityksen strategiassa laajentumisen ja kasvun tukemiseksi.

2. Väestötietojen käyttö potentiaalisten asiakkaiden löytämiseksi

Toinen päätöksentekopuiden soveltamisala on väestötietojen käyttö. Väestötiedot Väestötiedot viittaavat väestön sosioekonomisiin ominaisuuksiin, joita yritykset käyttävät tunnistamaan asiakkaiden tuote-mieltymykset ja ostokäyttäytymisen. Kohdemarkkinoiden piirteiden avulla yritykset voivat luoda profiilin asiakaskunnalleen. löytää mahdollisia asiakkaita. Ne voivat auttaa virtaviivaistamaan markkinointibudjettia ja tekemään tietoisia päätöksiä kohdemarkkinoista, joihin liiketoiminta keskittyy. Jos päätöksentekopuita ei ole, yritys voi käyttää markkinointimarkkinoitaan ilman erityistä väestörakennetta, mikä vaikuttaa yrityksen kokonaistuloihin.

3. Palvelu tukityökaluna useilla aloilla

Lainanantajat käyttävät päätöksentekopuita myös ennustamaan todennäköisyyden, että asiakas laiminlyö lainan, soveltamalla ennakoivaa mallin luomista asiakkaan aiempien tietojen perusteella. Päätöspuun tukityökalun käyttö voi auttaa luotonantajia arvioimaan asiakkaan luottokelpoisuutta tappioiden estämiseksi.

Päätöspuita voidaan käyttää myös operatiivisessa tutkimuksessa logistiikan ja strategisen johtamisen suunnittelussa. Strateginen johtaminen Strateginen johtaminen on organisaation ylimmän johdon tärkeiden tavoitteiden ja aloitteiden muotoilu ja toteutus organisaation puolesta. Ne voivat auttaa määrittämään sopivia strategioita, jotka auttavat yritystä saavuttamaan aiotut tavoitteensa. Muita aloja, joilla päätöksentekopuita voidaan soveltaa, ovat tekniikka, koulutus, laki, liike-elämä, terveydenhuolto ja rahoitus.

Päätöspuiden edut

1. Helppo lukea ja tulkita

Yksi päätöksentekopuiden eduista on, että niiden tuotokset on helppo lukea ja tulkita edes vaatimatta tilastotietoja. Esimerkiksi kun päätöksentekopuita käytetään demografisten tietojen esittämiseen asiakkaista, markkinointiosaston henkilökunta voi lukea ja tulkita tietojen graafisen esityksen tarvitsematta tilastotietoja.

Tietoja voidaan käyttää myös tuottamaan tärkeitä oivalluksia markkinointiosaston laatimien strategioiden todennäköisyydestä, kustannuksista ja vaihtoehdoista.

2. Helppo valmistaa

Verrattuna muihin päätöksentekotekniikoihin päätöksentekopuut vievät vähemmän vaivaa tietojen valmisteluun. Käyttäjillä on kuitenkin oltava valmiita tietoja voidakseen luoda uusia muuttujia, joilla on voimaa ennustaa kohdemuuttuja. He voivat myös luoda tietojen luokituksia tarvitsematta laskea monimutkaisia ​​laskelmia. Monimutkaisissa tilanteissa käyttäjät voivat yhdistää päätöspuita muihin menetelmiin.

3. Vähemmän tietojen puhdistusta tarvitaan

Toinen päätöksentekopuun etu on, että kun muuttujat on luotu, tarvitaan vähemmän tietojen puhdistamista. Puuttuvien arvojen ja poikkeavien tapausten merkitys päätöksentekopuun tiedoissa on vähemmän.

Päätöspuiden haitat

1. Epävakaa luonto

Yksi päätöksentekopuiden rajoituksista on, että ne ovat suurelta osin epävakaita verrattuna muihin päätöksentekijöihin. Pieni muutos tiedoissa voi johtaa merkittävään muutokseen päätöksentekopuun rakenteessa, mikä voi välittää toisen tuloksen kuin mitä käyttäjät saavat normaalissa tilanteessa. Tuloksena olevaa muutosta lopputuloksessa voidaan hallita koneoppimisalgoritmeilla, kuten Boosting Boosting (tehostaminen) Boosting on algoritmi, joka auttaa vähentämään varianssia ja harhaa koneoppimisryhmässä. Algoritmi auttaa heikkojen oppijoiden muuntamisessa ja laukkujen laukaamisessa. Laukkujen pakkaus (Bootstrap Aggregation) Ensemble-koneoppiminen voidaan luokitella pääasiassa pussitukseen ja tehostamiseen. Säkitystekniikka on hyödyllinen sekä regressiolle että tilastolliselle.

2. Jatkuvan muuttujan tuloksen ennustaminen on vähemmän tehokasta

Lisäksi päätöksentekopuut ovat vähemmän tehokkaita ennusteiden tekemisessä, kun päätavoitteena on ennustaa jatkuvan muuttujan tulos. Tämä johtuu siitä, että päätöksentekopuut yleensä menettävät tietoja luokitellessaan muuttujia useisiin luokkiin.

Lisää resursseja

Rahoitus on Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ -sertifikaatin virallinen toimittaja. Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ -sertifikaatti on maailmanlaajuinen luottotietojen analyytikoiden standardi, joka kattaa rahoituksen, kirjanpidon, luottotutkimukset, kassavirta-analyysit kovenanttimallinnus, lainojen takaisinmaksut ja paljon muuta. sertifiointiohjelma, joka on suunniteltu muuttamaan kuka tahansa maailmanluokan rahoitusanalyytikkoksi.

Jotta voisit oppia ja kehittää taloudellisen analyysin tietosi, suosittelemme alla olevia lisärahoitusresursseja:

  • Riippumattomat tapahtumat Riippumattomat tapahtumat Tilastoissa ja todennäköisyysteoriassa itsenäiset tapahtumat ovat kaksi tapahtumaa, joissa yhden tapahtuman esiintyminen ei vaikuta toisen tapahtuman esiintymiseen
  • Vuokaavio-mallit Vuokaavio-mallit Vuokaaviot soveltuvat erinomaisesti kuvaamaan liiketoimintaprosesseja tiiviisti tinkimättä rakenteesta ja yksityiskohdista. Alla on neljä esimerkkivuokaaviomallia
  • Keskinäisesti poissulkevat tapahtumat Keskinäisesti poissulkevat tapahtumat Tilastoissa ja todennäköisyysteoriassa kaksi tapahtumaa sulkevat toisensa pois, jos ne eivät voi tapahtua samanaikaisesti. Yksinkertaisin esimerkki toisistaan ​​poissulkevista
  • Puun kaavio Puun kaavio Puun kaaviota käytetään matematiikassa - tarkemmin sanottuna todennäköisyysteoriassa - työkaluna, joka auttaa laskemaan ja tarjoamaan visuaalisen esityksen

Uusimmat viestit