Дерево решений

Дерево  решений 

 Света

Дерево решений– инструмент, используемый для систематического рассмотрения проблемы в виде составляющих факторов, расположенных на различных уровнях и удобного представления логических связей между этими факторами.

Дерево решений  подчеркивает два основных момента: (I) использование информации, приобретенной в процессе подготовки к принятию решения и (2) осознание последовательного характера процесса принятия решения. Таким образом, дерево решений — это графическая схема того, к какому выбору в будущем приведет нас принятое сегодня решение.

Дерево решений дает возможность  менеджеру представить, насколько  поддается количественной оценке то или иное явление в зачастую субъективной задаче принятия непрограммируемых  решений.

Настя

Дерево решений  рекомендуется использовать в случаях:

• когда необходимо изучить все возможные элементы рассматриваемой темы;
• когда необходимо неясные пожелания потребителя в отношении разрабатываемого продукта преобразовать в установленные потребности потребителя;
• когда достигнуть краткосрочных целей нужно раньше получения результатов всей работы.

Методика построения:

1. Четко определите тему для рассмотрения. Запишите ее в центре левого края чистого листа бумаги.
2. Определите основные элементы рассматриваемой темы. Запишите их один под другим, расположив правее от наименования темы. Проведите ответвления (линии) от наименования темы к основным элементам.
3. Для каждого элемента определите составляющие их подэлементы (элементы второго порядка). Запишите элементы второго порядка один под другим, расположив их правее от перечня основных элементов. Начертите ответвления от основных элементов к составляющим их подэлементам.
4. Для каждого подэлемента определите составляющие их элементы третьего порядка. Элементы третьего порядка запишите один под другим, расположив их правее элементов второго порядка. Проведите ответвления от подэлементов к составляющим их элементам третьего порядка.
5. Деление следует продолжать до тех пор, пока не будут определены все элементы рассматриваемой темы.

Достоинства метода

• Прост в понимании и интерпретации. Люди способны интерпретировать результаты модели дерева принятия решений после краткого объяснения
• Не требует подготовки данных. Прочие техники требуют нормализации данных, добавления дамми-переменных, а также удаления пропущенных данных.
• Способен работать, как с категориальными, так и с интервальными переменными. Прочие методы работают лишь с теми данными, где присутствует лишь один тип переменных. Например, метод отношений может быть применен только на номинальных переменных, а метод нейронных сетей только на переменных, измеренных по интервальной шкале.
• Использует модель «белого ящика». Если определенная ситуация наблюдается в модели, то её можно объяснить при помощи булевой логики. Примером «черного ящика» может быть искусственная нейронная сеть, так как результаты данной модели поддаются объяснению с трудом.
• Позволяет оценить модель при помощи статистических тестов. Это дает возможность оценить надежность модели.
• Является надежным методом. Метод хорошо работает даже в том случае, если были нарушены первоначальные предположения, включенные в модель.
• Позволяет работать с большим объемом информации без специальных подготовительных процедур. Данный метод не требует специального оборудования для работы с большими базами данных.