Drzewa decyzyjne

Przyjrzyjmy się przykładowi prostego diagramu drzewa decyzyjnego, abyś zrozumieć sposób ich używania.

Jak wszystkie schematy decyzyjne, każdy z nich ma plusy i minusy, a nie każde narzędzie jest odpowiednie do danego zadania. Oto kilka korzyści i ograniczeń wynikających z używania drzewa decyzyjnego.

Drzewa decyzyjne są bardzo uniwersalnym narzędziem, z którego mogą korzystać pojedyncze osoby, zespoły lub firmy. Można je wykorzystać do odwzorowania prostych, codziennych decyzji, jak w powyższym przykładzie. Służą też do wizualizacji wielowarstwowych decyzji, złożonych zbiorów danych i algorytmów uczenia maszynowego.

Jedną z najistotniejszych zalet drzew decyzyjnych jest łatwość ich zrozumienia i analizy. Nawet jeśli drzewo decyzyjne przedstawia złożoną decyzję, graficzny, prosty układ sprawia, że jest ono intuicyjne do odczytania przez wszystkich członków zespołu.

Drzewa decyzyjne mogą zawierać wiele różnych danych numerycznych lub kategorycznych. Dzięki temu drzewa decyzyjne są pomocne w różnych kontekstach, od uczenia maszynowego po złożone procesy decyzyjne.

Charakter drzew decyzyjnych oznacza, że można je łatwo edytować i aktualizować, na przykład dodając do równania dodatkową opcję. Są to dynamiczne, a nie statyczne narzędzia, które można aktualizować, co ma kluczowe znaczenie dla zespołów dostosowujących się do zmian i chcących być na bieżąco. Dzięki kreatorowi drzewa decyzyjnego online Miro możesz łatwo zaktualizować każdy punkt danych i edytować swój diagram, aby wrócić na właściwe tory.

Drzewa decyzyjne pozwalają na dokładne rozważenie wyników i konsekwencji różnych wyborów. Badając wszystkie możliwe scenariusze, można przed podjęciem decyzji ocenić, który kierunek działania jest najbardziej korzystny.

Mimo że drzewa decyzyjne można łatwo aktualizować i zmieniać, niewielka zmiana może spowodować niestabilność. Może to prowadzić do istotnych zmian w strukturze drzewa.

Jednym z nieodłącznych zagrożeń wynikających ze zbytniego polegania na drzewie decyzyjnym jest to, że prawie niemożliwe jest przewidzenie przyszłości i konsekwencji decyzji podejmowanych w rzeczywistości. W związku z tym drzewa decyzyjne mogą być nieco niedokładne.

Ponieważ drzewa decyzyjne są prostymi diagramami stosowanymi do złożonych scenariuszy, mogą nie sprawdzić się w przypadku złożonych obliczeń z setkami zmiennych. Potencjalnie oferują fałszywe poczucie bezpieczeństwa przy podejmowaniu skomplikowanych decyzji o poważnych konsekwencjach.

Większość drzew decyzyjnych wykorzystuje zestaw standardowych kształtów i symboli. Dzięki temu można udostępniać je różnym grupom, zapewniając zrozumienie. Oto niektóre z popularnych symboli diagramu drzewa decyzyjnego.

Kwadraty w diagramie oznaczają decyzję, którą należy podjąć

Węzeł szansy to symbol wskazujący na decyzję o wielu niepewnych wynikach

Trójkąty na diagramie oznaczają wynik

Każda gałąź w drzewie decyzyjnym wskazuje drogę do możliwego wyniku lub działania

Pomimo że diagramy typu rybi szkielet są podobne do drzew decyzyjnych, dzieli je kilka istotnych różnic. Drzewa decyzyjne są narzędziami decyzyjnymi, diagramy typu rybi szkielet to „narzędzia przyczynowo-skutkowe”. Zespoły wykorzystują diagramy typu rybi szkielet do wskazania wad, wariacji lub szczególnych sukcesów w procesie biznesowym. W tym sensie diagramy typu rybi szkielet wybiegają bardziej w przeszłość niż w przyszłość. Pomagają dotrzeć do potencjalnych przyczyn źródłowych problemu. Drzewa decyzyjne, z drugiej strony, są bardziej przyszłościowe. Próbują przewidzieć wyniki i konsekwencje jakiegoś procesu lub danej decyzji. Choć oba są podobnie przedstawione, to jednak reprezentują różne rzeczy.

Diagram wpływu jest ściśle związany z drzewami decyzyjnymi, nawet bardziej niż analiza typu rybi szkielet. Główna różnica między drzewem decyzyjnym a diagramem wpływu polega na tym, że diagram wpływu pokazuje związki warunkowe i zależności różnych zmiennych. Drzewo decyzyjne oferuje również więcej szczegółów na temat każdego możliwego wyboru i wyniku. W drzewie decyzyjnym liczba węzłów rośnie wykładniczo, natomiast diagram wpływu daje bardziej zwartą reprezentację możliwych decyzji. Zapewniając więcej szczegółów, drzewo decyzyjne może stać się bardziej skomplikowane i niechlujne niż diagram wpływu. Diagram wpływu pozwala podsumować informacje przedstawione na drzewie decyzyjnym. W ten sposób diagramy wpływu i drzewa decyzyjne są komplementarnymi technikami, które mogą prezentować te same dane.

Piękno drzew decyzyjnych polega na ich elastyczności i solidności. To czyni je popularnymi narzędziami w wielu różnych kontekstach zawodowych i osobistych. Oto jak zastosować drzewa decyzyjne w kilku różnych scenariuszach.

Każdy może wykorzystać drzewo decyzyjne do pomocy w podejmowaniu codziennych decyzji. Są one wystarczająco elastyczne, aby objąć i pokazać złożone lub proste decyzje. Tworzenie drzewa decyzyjnego jest cennym ćwiczeniem zachęcającym do głębokiego myślenia i rozważania konsekwencji za pomocą wizualnych wskazówek. Diagramy mogą być pomocne dla osób chcących zastanowić się nad skutkami wyborów i możliwości pojawiających się w codziennym życiu.

Drzewa decyzyjne mogą przynieść korzyści firmom, które chcą rozszerzyć swoją działalność i określić długoterminowy plan strategiczny. Muszą przewidzieć wyniki swoich decyzji przed zainwestowaniem czasu i pieniędzy w plan działania. Częścią prowadzenia biznesu jest podejmowanie skalkulowanego ryzyka, a drzewo decyzyjne pozwoli na podejmowanie ryzyka przy zachowaniu rozsądku i bezpieczeństwa. Niezależnie od chęci zakupu i sprzedanie akcji, przyjmowania inwestorów, czy wdrażania nowej kampanii marketingowej, właściciele firm muszą dokładnie ocenić ryzyko i możliwości.

Drzewa decyzyjne stają się coraz bardziej popularne w uczeniu maszynowym, ponieważ zapewniają sposób przedstawienia algorytmów z warunkowymi instrukcjami kontroli. W uczeniu maszynowym analiza decyzyjna jest powszechnie stosowana w eksploracji danych, aby osiągnąć określony cel. Drzewa decyzyjne są również wykorzystywane w nadzorowanym uczeniu maszynowym. Ta podkategoria uczenia maszynowego polega na tym, że dane wejściowe są szczegółowo wyjaśniane, a odpowiadające im dane wyjściowe są wykorzystywane jako dane treningowe. Dane przechodzące przez to drzewo decyzyjne są na bieżąco dzielone na konkretne parametry.

Drzewa decyzyjne są wykorzystywane jako modele klasyfikacji i regresji w językach kodowania takich jak Python i Javascript. Pomagają one podzielić zbiór danych na mniejsze podzbiory, ułatwiając sortowanie i klasyfikowanie długich list danych do oddzielnych zestawów. W tym kontekście każda gałąź drzewa decyzyjnego reprezentuje wynik, a ścieżka od liścia do korzenia reprezentuje zasady klasyfikacji. Profesjonaliści w branży informatycznej używają drzew decyzyjnych klasyfikacji, aby usprawnić procesy kodowania i zaoszczędzić czas.

Gotowy szablon drzewa decyzyjnego Miro to fantastyczne narzędzie cyfrowe do badania, planowania i przewidywania wyników swoich decyzji. Jeśli jesteś początkującym użytkownikiem drzew decyzyjnych, ten przewodnik krok po kroku pomoże Ci je utworzyć.

Przed utworzeniem swojego drzewa decyzyjnego musisz zrozumieć pytanie, które zadajesz. Każda decyzja lub wybór, którego dokonujesz, musi zaczynać się od pytania w węźle otwierającym. Przyjrzyj się prostemu przykładowi diagramu drzewa decyzyjnego poniżej. Pytanie „Czy powinniśmy rozpocząć tę inicjatywę?” rozpoczyna diagram.

Po zdefiniowaniu pytania i dodaniu go do węzła otwierającego, czas rozważyć wszystkie możliwe działania, które można podjąć, aby odpowiedzieć na to pytanie. Każda możliwość lub odpowiedź musi być reprezentowana przez swoją gałąź. Powyższy przykład przedstawia pytanie zamknięte, co oznacza, że istnieją tylko dwie początkowe gałęzie: tak i nie.

Na końcu każdej gałęzi trzeba dodać liść/węzeł. Zawiera on przewidywany wynik podjętego działania. Zadaj sobie pytanie typu: „Co się stanie, jeśli wybiorę gałąź A?” Odpowiedź na to pytanie powinna być stwierdzeniem, które należy dodać do liścia na końcu gałęzi. Jeśli pytanie otwierające wymaga wielu pytań, aby dotrzeć do stwierdzenia, należy dodać więcej gałęzi.

Jeśli gałęzie nie mają już żadnych pytań ani możliwych działań, nadszedł czas, aby zamknąć drzewo decyzyjne za pomocą końcowych węzłów trójkątnych. Stwierdzenie w tym węźle będzie przewidywanym wynikiem w oparciu o wybraną gałąź.