Drevo odločitve: primer. Algoritmi za izdelavo drevesa odločanja

Metoda odločanja dreves

Odločitveno drevo je kot sedanje: ima prtljažnik, veje in listje. "Trunk" je osnova vsega - to je glavni izdaja, na katerega želite odgovoriti. Podružnice - to je puščice z več odgovorov. In listje - to je situacija, na katerega nas bo vodil izbrani odgovor.

Najenostavnejši primer

Vsako teorijo je precej lažje, če podate primer. Drevo rešitev "Pojdi Hoditi?" - to je najpreprostejši algoritem. V podjetju temelji vse na takšnih načelih. Mimogrede, v središču vseh elektronskih programov preveč laži algoritem za konstruiranje drevesa.

Torej, naloga je, da se odločite, ali je mogoče iti na sprehod. Naše deblo je prvo vprašanje - to je ključni dejavnik: "Ali je sončno zunaj?" Od njega odvisno od tega naša nadalje način. Če je odgovor pritrdilen, se pomaknite v smeri besede "Da". Prišli smo do novega razvejanje. Če je temperatura zraka visoka, dobimo končni odgovor - "Ne initi na sprehod ", sicer primera Tudi rezultat dobimo, vendar z rezultatom "ANDdt hodi. "

Lahko bi izbrali drug način. Odločitveno drevo predpostavlja, da bodo vsi vzorci prometa analizirani in predvideni Rezultati.

Zakaj izbrati to metodo?

Prednosti drevesa odločanja omogočajo, da ugotovimo, zakaj je ta metoda najbolj fleksibilna od vsega tega se nanašajo na izbiro rešitev.

• To je enodimenzionalna shema, ki vizualno kaže nresno-preiskovalni odnosi. Hto bo, če ... In kje bo naša izbira vodila.
• Sposobnost sočasno razmišljati o atipičnih situacijah in izberite več možnosti za njihovo rešitev.
• Odsotnost vse zakone posledic.
• Enostaven za uporabo.
• Na modelu lahko naenkrat deluje več ljudi, zaradi česar je naloga lažja.
• Drego odločitve ni časovno omejeno.
• Primeren za večino poslovnih situacij.

Področje uporabe

Lahko podarite kakršen koli primer drevesa odločanja. Morda je to vprašanje, ali naj odprejo nove proizvodne zmogljivosti, uvedejo tehnologije, oblikujejo nov izbor itd. Obseg te metode je neverjetno širok.

Vendar lahko razlikujemo tri velike skupine, kjer drevo odločanja pomaga pridobiti čas.

• Opis podatkov. Recimo, da je naloga vodenja rešiti problemmu širitev območja. Shema te naloge bo sestavljena iz posebnih podatkov o možnih zneskih dobička in donosnosti. Cveliko informacij bo lažje strukturirati, če je shranjena kot shema in ne v obsežni tabeli.
• Razvrstitev. Obstaja možnost združevanja začetnih podatkov in izbire za njih.
• Regresija. Drevo odločanja vam omogoča, da določite, kako se oblikuje ciljna strategija pod vplivom neodvisnih dejavnikov. Na primer, izbira strategije oblikovanje Na izbor bo poleg glavnih dejavnikov proizvodnje vplivala tudi sekundarna, kar posredno tudi na to so. Lahko je pridelek kakavovih zrn iz države izvoznice ali časovni razpored prometnih plovil. Zdi se, da je izbira strategije ne vplivajo neposredno, ampak neuspeh njihovega dela pomiri izbor v tovarni slaščic.

Algoritmi

Do danes obstaja več znanih algoritmov, ki vam omogočajo ustvarjanje odločitvenih dreves (primeri, ki smo jih že upoštevali).

• CART - okrajšava besede Razvrstitevin Regresija Drevo (klasifikacija in regresija). V skladu z njenimi načeli ima vsako vozlišče drevesa le dve osebi otvna.
• C4.5 - metoda gradbeništvo, na ki jih lahko imajo posamezna vozlišča neomejenoto število podružnic. V tej shemi je težko narediti napovedi, zato se uporablja za razvrstitev.
• QUEST (Hitro, Unbiased, Efficient Statistično Drevesa). Najtežji od vseh modelov, vendar zelo zanesljiv. P.Omogoča ustvarjanje večdimenzionalnih vej. To pomeni, da v katerem koli vozlišču mMogoče je Če želite ustvariti ne samo veliko vej, temveč primere delovanja.

Zbiranje podatkov

Metoda odločanja drevesa bo učinkovita, če se boste pravilno lotili vprašanja zbiranja podatkov. Navedemo značilno zaporedje:

• Opredelitev življenjski cikel projekta: koliko bo faze in kakšno je trajanje vsake od njih.
• Identifikacija ključnih dogodkov v fazi, na kateri je dilema izberite eno ali drugo.
• Opis vsakega možnega dejavnika, ki bo vplival na začetek dogodka, opisanega v prejšnjem koraku.
• O podjetjuVerjetnost sprejetja teh odločitev.
• Izračun stroški vseh stopenj življenjskega cikla (upoštevani med ključ dogodki).

Primer drevesa odločanja

Razmislite o tipičnem poslovanje-situacijo. Družba mora izbrati donosno investicijsko naložbo Un1, In2, Ip3 z uporabo drevesa odločanja. Primeri reševanja problemov se oblikujejo na podlagi začetnih podatkov.

Prvi projekt zahteva naložbo 200 milijonov rubljevUbij in prinese dobiček 100 milijonov rubljev. Za drugo, 300 milijon rub., ampak bo prinesel 200 milijonov rubljev. Tretji, najbolj dobičkonosen, - 300 milijonov rubljev., vendar morate investirati 500. Hkrati obstaja tveganje za izgubo vsega. S prvo možnostjo Rizična raven - 10%, na drugi - 5%, in na tretjino - 20%. Kateri izmed projektov bo največ donosno?

Matematični izračuni so precej težavni. Zato morate zgraditi grafično shemo. Pravilna rešitev bo odvisna ne le od tega, kako je razumljiv model, temveč tudi od tega, kako se bodo začeli podatki nahajajo.

Risanje grafa

Torej imamo tri projekte: In1, In2 in In3. Razmislite, kako narediti drevo odločanja. Premaknili se bomo iz prvega ključnega trenutka, označenega z velikim kvadratom. Tukaj bomo napisali končni rezultat, vendar za zdaj pustite, da sektor ostane prazen. Iz njega izdelamo tri podružnice z imeni projektov. Nato ima vsaka različica svojo stopnjo matematičnih pričakovanj, ki jih označuje krog. Čeprav so prazni, bodo morali zapisati rezultat izračuna. Od vsakega od njih bo še dve veji. Up je dohodek in stopnja pričakovanj, nižji so stroški in tveganja izgube.

Matematični izračuni

Čas je, da začnemo iskati pravo rešitev. Če želite to narediti, formuliramo formule:

• Un1 = 100 × 0,9 - 200 × 0.1 = 70
• Un2 = 200× 0.95 - 300 × 0.05 = 175
• Un3 = 300 × 0.8 - 500 × 0,2 = 140

Prejeti podatki so zapisani v krogih. Izberemo Največje število je 175. In to pišemo na kvadrat. To je matematično pričakovanje projekta. In ker je najbolj dobičkonosen predlog Ip2, bo to odgovor na težavo.

Področje uporabe

Zdi se, da lahko navedemo primere drevesa odločanja za podjetja neomejenoto število. Dejansko se ta metoda najpogosteje uporablja v kontekstu upravljanja. Ho v resnici je regija aplikacije algoritem je veliko več. P.Tukaj je nekaj zanimivih dejstev:

• Drego odločanja je nenadomestljivo v bančništvu. Uporablja se za ocenjevanje strank in odločitev o izdaji posojila.
• Industrija. Živahen primer je nadzor kakovosti. Od leta na tovarnah ni vedno mogoče praktično oceniti vseh proizvedenih izdelkov, ustvarite Poseben algoritem, s katerim se zakonska zveza prekine na več stopnjah preverjanja.
• Medicina. Če želite uporabiti drevo odločanja na tem področju, ne potrebujete listja in papirja. LVsak zdravnik to naredi vsak dan pri diagnozi. Doktor vpraša pacient vodilna vprašanja, otvety kar bo pripeljalo do enotne prave odločitve.
• Molekularna biologija. Tudi v tem edinstvenem področju je treba uporabiti metodo konstruiranja tokokrogov. Na primer, analiza strukture aminokislin.
• Programiranje. Vsak program ali spletna stran je zgrajen v skladu z načelom algoritma in gibanjem od celote do nabora.

Primer uporabe algoritma v bančništvu

Poskusimo zgraditi drevo odločanja z uvedbo, da smo zaposleni na posojilnem oddelku katere koli banke. Označujemo z ključ dejavniki:

• starostno-
• raven dohodka;
• vzdrževani, zakonski status -
• posojila v drugih organizacijah;
• razpoložljivost premičnin in nepremičnin.

Zdaj je za vsako od ključnih vej potrebno pripraviti približen načrt možnih ukrepov.

Začnimo s starostjo. Več kot 21? Odgovor je "da" ali "ne". "Ne" takoj pripelje do nič. Po odgovoru "Dvendar "preidemo na naslednje vprašanje.

Raven dohodka je več kot 50 000 rubljev. v mesec? "Ne" - to je takoj nič, "Da" - pojdite na naslednjo vejo.

Zakonski status. V tem razdelku je dodaten otvna, kar bo pomembno za našo odločitev. Koliko ljudi je v družini? Skolaько od njih vzdrževani, kakšen dohodek ima zakonec. Če nas odgovori zadovoljijo, lahko preidemo na naslednji sektor.

Krediti v drugih organizacijah. Tukaj je racionalno izločiti: koliko je bilo vzeto, kako hitro je bilo dano in ali so bili dolgovi?

Razpoložljivost premičnin in nepremičnin lahko postane dodatno jamstvo za odplačilo, zato je potencialno posojilojemalec dosegel to stopnjo in pozitivno odgovoril na zadnje vprašanje, potem bo odločitev o izdaji denarja njemu nedvoumno pozitivna.

Skrajšajte pot do katere koli rešitve "Težava" ali "Ne izroči" je lahko na kateri koli faza.

Primer iz medicine

Razmislimo o tipični situaciji. Pacient s kašljem je prišel k zdravniku na pregled. Pri postavljanju diagnoze zdravnik oceni osebo na več parametrih:

• kako dolgo je kašelj-
• Ali obstaja temperatura?
• ali je nos napolnjen;
• kako so pljuča, bronhiji in zvok zviti;
• srčni ritem;
• starost, prisotnost fluorografije in drugi dejavniki.

Odgovor na vsa ta vprašanja bo pripeljal zdravnika do pravilne diagnoze.

Zaključek

Primer drevesa odločanja je mogoče najti v vsakdanjem življenju. Ljudje naletijo več sto krat dilema, To lahko rešite tako, da izberete samo najkrajšo ali najbolj donosno pot. Thechno tako je v poslu. Algoritem pomaga izbrati pravo rešitev, razvrstiti in strukturirati podatke o tem, kako napovedati izid. Pomembna naloga je izbrati glavna vprašanja, ki predstavljajo ključne točke, in podružnice z rezultatom. Obstaja veliko modelov, računalniških programov, ki vam omogočajo, da hitro in učinkovito izdelate drevo odločanja in olajšate iskanje.