Lēmumu koks ir atbalsta rīks ar kokam līdzīgu struktūru, kas modelē iespējamos rezultātus, resursu izmaksas, komunālos pakalpojumus un iespējamās sekas. Lēmumu koki nodrošina veidu, kā uzrādīt algoritmus. Algoritmi (Algos). Algoritmi (Algos) ir instrukciju kopums, kas tiek ieviests uzdevuma veikšanai. Algoritmi tiek ieviesti, lai automatizētu tirdzniecību, lai gūtu peļņu tādā biežumā, kāds nav iespējams tirgotājam cilvēkam ar nosacītiem kontroles paziņojumiem. . Tie ietver filiāles, kas pārstāv lēmumu pieņemšanas soļus, kas var novest pie labvēlīga rezultāta.
1. attēls. Vienkāršs lēmumu koks (avots)
Blokshēmas struktūra ietver iekšējos mezglus, kas atspoguļo testus vai atribūtus katrā posmā. Katrs zars apzīmē atribūtu iznākumu, savukārt ceļš no lapas līdz saknei apzīmē klasifikācijas noteikumus.
Lēmumu koki ir viens no labākajiem mācību algoritmu veidiem, kuru pamatā ir dažādas mācību metodes. Tie uzlabo prognozēšanas modeļus ar precizitāti, interpretācijas vieglumu un stabilitāti. Rīki ir efektīvi arī nelineāru sakaru pielāgošanā, jo tie spēj atrisināt ar datiem saistītas problēmas, piemēram, regresiju un klasifikāciju.
Kopsavilkums
- Lai efektīvi apstrādātu nelineāras datu kopas, tiek izmantoti lēmumu koki.
- Lēmumu koka rīks tiek izmantots reālajā dzīvē daudzās jomās, piemēram, inženierzinātnēs, civilajā plānošanā, likumos un biznesā.
- Lēmumu kokus var iedalīt divos veidos; kategorisko mainīgo un nepārtraukto mainīgo lēmumu koki.
Lēmumu veidi
Ir divi galvenie lēmumu koku veidi, kuru pamatā ir mērķa mainīgais, t.i., kategoriskie mainīgo lēmumu koki un nepārtraukto mainīgo lēmumu koki.
1. Kategorisko mainīgo lēmumu koks
Kategorisku mainīgo lēmumu koks ietver kategoriskus mērķa mainīgos, kas ir sadalīti kategorijās. Piemēram, kategorijas var būt jā vai nē. Kategorijas nozīmē, ka katrs lēmuma pieņemšanas posms ietilpst vienā no kategorijām, un starp tiem nav.
2. Nepārtraukta mainīgā lēmuma koks
Nepārtraukta mainīgā lēmuma koks ir lēmumu koks ar nepārtrauktu mērķa mainīgo. Piemēram, tādas personas ienākumus, kuras ienākumi nav zināmi, var paredzēt, pamatojoties uz pieejamo informāciju, piemēram, viņu nodarbošanos, vecumu un citiem nepārtrauktiem mainīgajiem lielumiem.
Lēmumu koku piemērošana
1. Perspektīvo izaugsmes iespēju novērtēšana
Viens no lēmumu koku pielietojumiem ietver uzņēmējdarbības perspektīvo izaugsmes iespēju novērtēšanu, pamatojoties uz vēsturiskiem datiem. Vēsturiskos datus par pārdošanu var izmantot lēmumu pieņemšanas kokos, kas var radīt radikālas izmaiņas uzņēmuma stratēģijā, lai palīdzētu paplašināties un augt.
2. Demogrāfisko datu izmantošana potenciālo klientu atrašanai
Vēl viens lēmumu koku pielietojums ir demogrāfisko datu izmantošana. Demogrāfiskie dati Demogrāfiskie dati attiecas uz iedzīvotāju sociāli ekonomiskajām īpašībām, kuras uzņēmumi izmanto, lai identificētu produktu izvēli un klientu uzvedību. Izmantojot mērķa tirgus iezīmes, uzņēmumi var izveidot savu klientu loku. lai atrastu potenciālos klientus. Viņi var palīdzēt racionalizēt mārketinga budžetu un pieņemt apzinātus lēmumus par mērķa tirgu, uz kuru ir vērsta uzņēmējdarbība. Ja lēmumu pieņemšanas koku nav, uzņēmums var tērēt mārketinga tirgu, paturot prātā īpašu demogrāfisko situāciju, kas ietekmēs tā kopējos ieņēmumus.
3. Kalpo kā atbalsta rīks vairākos laukos
Aizdevēji arī izmanto lēmumu kokus, lai prognozētu varbūtību, ka klients nepildīs aizdevumu, piemērojot prognozēšanas modeļa ģenerēšanu, izmantojot klienta iepriekšējos datus. Lēmumu koku atbalsta rīka izmantošana var palīdzēt aizdevējiem novērtēt klienta kredītspēju, lai novērstu zaudējumus.
Lēmumu kokus var izmantot arī operāciju izpētē, plānojot loģistiku un stratēģisko vadību. Stratēģiskā vadība Stratēģiskā vadība ir galveno mērķu un iniciatīvu formulēšana un īstenošana, ko organizācijas augstākā vadība uzņēmusies tās vārdā. Viņi var palīdzēt noteikt piemērotas stratēģijas, kas palīdzēs uzņēmumam sasniegt iecerētos mērķus. Citas jomas, kurās var izmantot lēmumu kokus, ir inženierzinātnes, izglītība, tiesību zinātnes, uzņēmējdarbība, veselības aprūpe un finanses.
Lēmumu koku priekšrocības
1. Viegli lasāms un interpretējams
Viena no lēmumu koku priekšrocībām ir tā, ka to rezultātus ir viegli lasīt un interpretēt, pat neprasot statistikas zināšanas. Piemēram, izmantojot lēmumu kokus, lai parādītu demogrāfisko informāciju par klientiem, mārketinga nodaļas darbinieki var lasīt un interpretēt datu grafisko attēlojumu, neprasot statistikas zināšanas.
Datus var izmantot arī, lai radītu svarīgu ieskatu par varbūtībām, izmaksām un alternatīvām dažādām mārketinga nodaļas formulētām stratēģijām.
2. Viegli sagatavojams
Salīdzinot ar citām lēmumu pieņemšanas metodēm, lēmumu sagatavošana prasa mazāk pūļu datu sagatavošanai. Lietotājiem tomēr ir jābūt gatavai informācijai, lai izveidotu jaunus mainīgos ar spēju prognozēt mērķa mainīgo. Viņi var arī izveidot datu klasifikācijas, nerēķinot sarežģītus aprēķinus. Sarežģītās situācijās lietotāji var apvienot lēmumu pieņemšanas kokus ar citām metodēm.
3. Nepieciešama mazāka datu tīrīšana
Vēl viena lēmumu koku priekšrocība ir tā, ka pēc mainīgo izveidošanas ir nepieciešama mazāka datu tīrīšana. Trūkstošo vērtību un izņēmumu gadījumiem ir mazāka nozīme lēmumu koku datos.
Lēmumu koku trūkumi
1. Nestabila daba
Viens no lēmumu koku ierobežojumiem ir tāds, ka tie lielākoties ir nestabili salīdzinājumā ar citiem lēmumu prognozētājiem. Nelielas datu izmaiņas var izraisīt būtiskas izmaiņas lēmuma koka struktūrā, kas var nodot atšķirīgu rezultātu no tā, ko lietotāji iegūs normālā gadījumā. Rezultātā iegūtās izmaiņas var pārvaldīt ar mašīnmācīšanās algoritmiem, piemēram, Boosting Boosting palielināšana ir algoritms, kas palīdz samazināt dispersiju un aizspriedumus mašīnmācīšanās ansamblī. Algoritms palīdz pārveidot vājus izglītojamos un iesaiņot maisu (Bagging (Bootstrap Aggregation)). Ansambļa mašīnmācīšanos galvenokārt var iedalīt maisos un palielināt. Maisīšanas tehnika ir noderīga gan regresijai, gan statistikai.
2. Nepietiekami efektīva nepārtrauktā mainīgā iznākuma prognozēšanā
Turklāt lēmumu koki ir mazāk efektīvi prognozēs, kad galvenais mērķis ir prognozēt nepārtraukta mainīgā lieluma iznākumu. Tas ir tāpēc, ka lēmumu koki mēdz zaudēt informāciju, kategorizējot mainīgos vairākās kategorijās.
Vairāk resursu
Finanses ir oficiālais sertificēto banku un kredītu analītiķu (CBCA) ™ CBCA ™ sertifikātu nodrošinātājs. Sertificētā banku un kredītu analītiķu (CBCA) ™ akreditācija ir globāls kredītanalītiķu standarts, kas aptver finanses, grāmatvedību, kredītu analīzi, naudas plūsmas analīzi, derības modelēšana, aizdevuma atmaksa un citas lietas. sertifikācijas programma, kas paredzēta ikviena pārveidošanai par pasaules klases finanšu analītiķi.
Lai turpinātu mācīties un pilnveidot savas zināšanas par finanšu analīzi, mēs iesakām tālāk norādītos papildu finanšu resursus:
- Neatkarīgi notikumi Neatkarīgi notikumi Statistikā un varbūtību teorijā neatkarīgi notikumi ir divi notikumi, kur viena notikuma iestāšanās neietekmē cita notikuma rašanos
- Blokshēmu veidnes Blokshēmu veidnes Blokshēmas ir lieliski piemērotas, lai īsumā raksturotu biznesa procesus, neapdraudot struktūru un detaļas. Zemāk ir četras paraugplūsmas diagrammu veidnes
- Savstarpēji izslēdzoši notikumi Savstarpēji izslēgšanas notikumi Statistikā un varbūtību teorijā divi notikumi ir savstarpēji izslēdzoši, ja tie nevar notikt vienlaicīgi. Vienkāršākais savstarpēji izslēdzošā piemērs
- Koku diagramma Koku diagramma Koku diagramma tiek izmantota matemātikā - precīzāk, varbūtības teorijā - kā rīks, kas palīdz aprēķināt un sniegt vizuālu attēlojumu
