Quais são as vantagens de Árvores de Decisão ?

Árvores de Decisão são ferramentas de pesquisa de operações que são usados ​​em muitas áreas para uma variedade de aplicações. Caminhos através da árvore – da raiz às folhas – representam uma série de decisões (um por ramo ) que levam a uma folha que explica que uma série de decisões implica. As vantagens primárias da árvore de decisão são a sua simplicidade e flexibilidade . Convenções

Por convenção , a raiz da árvore de decisão está no meio do lado esquerdo do espaço disponível . Os galhos de árvores para a direita, para as folhas estão em uma única coluna ao longo do lado direito. Se uma árvore em particular não se encaixa muito bem neste modelo pode ser modificado para caber no espaço disponível . Por convenção, os nós (incluindo a raiz , mas excluindo as folhas ) são retangulares para as decisões e os círculos se os ramos são probabilísticas . As folhas (chamados de metas) são triangulares . A vantagem da abordagem de árvore é que todo um sistema complexo pode ser codificado , mas um caminho particular exibe apenas as decisões que são necessárias para uma tarefa específica .

Exemplos

As árvores de decisões têm sido utilizados para diagnosticar falhas mecânicas de uma variedade de máquinas . Cada nó representa um teste que o mecânico faz saber que ramo saída de tomar. A folha ou objetivo representa o diagnóstico do que está errado . Árvores de Decisão similares são usadas na medicina . As árvores de decisão também têm sido utilizados por investidores para decidir como investir o dinheiro . Nessas árvores, círculos representam alto risco e? baixo risco opções. A vantagem destas árvores de decisão é que todas as falhas possíveis são abordados, mas o fracasso de um determinado sistema envolve apenas o pequeno conjunto de sintomas que são relevantes para o sistema em questão.

Vantagens

Uma das principais vantagens de árvores de decisão é que eles são intuitivos e fáceis de entender. Um especialista pode codificar -se uma série de perguntas e observações que um novato pode trabalhar e obter os mesmos resultados que o perito iria. Para o especialista, árvores de decisão pode dar uma imagem geral de um tema complexo construído por olhar para um aspecto de cada vez. A vantagem real de árvores de decisão é a flexibilidade de aplicação para este modelo simples .

Estatísticas

situações estatísticos e probabilísticos complexos podem ser analisados ​​por meio de árvores de decisão . Cada nó representa diferentes resultados possíveis dado o que aconteceu em nós anteriores no caminho. Cálculos simples dá a probabilidade de cada nó . Se dois objetivos são idênticos – por exemplo , há duas maneiras de fazer um sete com dois dados : quatro e três , ou um e seis – as probabilidades são adicionados . Como a maioria das árvores de decisão , uma vantagem é que as árvores são fáceis de programar -se para o especialista – um ramo de cada vez. Para o usuário, a principal vantagem é que apenas um caminho através da árvore – que corresponde a um problema particular – precisa ser considerado

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