En la era actual basada en datos, los diagramas de árbol de decisiones, como herramienta de análisis poderosa e intuitiva, se están convirtiendo gradualmente en un poderoso asistente para los tomadores de decisiones en todos los ámbitos de la vida. Este artículo presentará el concepto, la composición, los tutoriales de dibujo , los ejemplos, etc. de los diagramas de árboles de decisión de una manera sencilla y en profundidad para ayudar a los lectores a dominar esta herramienta y mejorar la eficiencia y la calidad de la toma de decisiones.
El diagrama de árbol de decisión es una herramienta gráfica para calcular la probabilidad de que el valor esperado del valor presente neto sea mayor o igual a cero con base en la estructura del árbol, evaluar los riesgos del proyecto y realizar análisis de decisiones con base en la probabilidad conocida de ocurrencia de diversas situaciones. Representa diferentes rutas de decisión a través de nodos de rama, y los nodos de hoja representan varios resultados o salidas posibles. Cada nodo interno (nodo no hoja) representa una condición de prueba o un punto de decisión. Dependiendo de los diferentes valores de la condición, la ruta de decisión conducirá a diferentes nodos secundarios.
Usar ahora: plantilla de diagrama de árbol de decisión
El diagrama de árbol de decisión consta principalmente de cinco partes:
Nodo de decisión (raíz del árbol): generalmente representado por un nodo cuadrado. Este es el punto de partida del árbol de decisión y representa la necesidad de tomar una decisión . En la toma de decisiones a múltiples niveles, también puede haber múltiples puntos de decisión en el medio del árbol de decisiones.
Rama del plan : varias ramas se derivan del nodo de decisión. Cada rama representa un posible plan o ruta de decisión. Estas ramas se denominan ramas del plan .
Nodo de probabilidad : representado por un nodo circular, que representa un evento incierto o un resultado desconocido . Al comparar los efectos económicos o el estado de cada nodo de oportunidad , se puede seleccionar el mejor plan o determinar la siguiente acción de acuerdo con ciertos criterios de toma de decisiones.
Rama probabilística : La rama liderada por el nodo estatal se llama rama probabilística . El número de ramas de probabilidad representa el número de estados naturales posibles. Cada rama necesita indicar el contenido del estado y la probabilidad de que ocurra.
Nodo terminal (hoja): también llamado nodo final , generalmente representado por un nodo triangular. Este es el punto final del proceso de toma de decisiones y refleja el estado final o el resultado de la decisión en diferentes condiciones. Estos valores están marcados en el extremo derecho del nodo de resultados y se utilizan para evaluar los pros y los contras de cada solución.
Toma de decisiones comerciales: las empresas pueden utilizar diagramas de árbol de decisiones para analizar estrategias de mercado, precios de productos, gestión de inventarios y otras cuestiones para ayudar a la dirección a tomar decisiones más científicas.
Usar ahora: ejemplo de análisis de árbol de decisión
Diagnóstico médico: al crear un árbol de decisiones, los médicos pueden determinar rápidamente el posible tipo de enfermedad en función de los síntomas del paciente y mejorar la eficiencia del diagnóstico.
Usar ahora - Árbol de decisión de tratamiento
Evaluación de riesgos financieros: los bancos y las instituciones financieras utilizan árboles de decisión para evaluar el riesgo crediticio de los solicitantes de préstamos y determinar los montos de los préstamos y las tasas de interés.
Usar ahora - Solicitar árbol de decisión de pago diferido
Paso 1: aclarar objetivos y problemas
Primero, identifique el problema específico o el objetivo de decisión que desea resolver. Esto servirá como nodo raíz del árbol de decisión.
Paso 2: recopilar datos
Recopilar todas las variables y condiciones posibles relevantes para la decisión, incluidos datos históricos, opiniones de expertos, etc.
Paso 3: seleccionar variables de características
Las variables características que tienen el mayor impacto en la toma de decisiones se eliminan de los datos recopilados y se utilizan como nodos internos del árbol de decisiones.
Paso 4: construir un árbol de decisiones
A partir del nodo raíz, las ramas se dibujan en función de la primera variable característica.
Cada rama representa un posible valor de la variable de característica, y los nodos secundarios y las ramas continúan dibujándose en cada rama en función de la siguiente variable de característica importante hasta que se cubran todas las rutas de decisión posibles.
Finalmente, etiquete el resultado de la decisión o la salida en cada nodo hoja.
Paso cinco: verificación y optimización
Utilice métodos como la validación cruzada y la poda para verificar la precisión del árbol de decisión y evitar el sobreajuste.
Ajuste la selección de variables de características, división de ramas, etc. en función de los resultados de la verificación para optimizar la estructura del árbol de decisión.
Existen muchas herramientas para dibujar diagramas de árboles de decisión y es muy importante elegir una herramienta que sea útil. Los más comunes incluyen Visio, Word, ProcessOn, etc. Los usuarios pueden elegir el creador de diagramas de árbol de decisiones adecuado según sus necesidades. Aquí explicamos principalmente cómo usar Word y ProcessOn para crear un diagrama de árbol de decisión.
1. Primero abra un documento en blanco en Word.
2. Cambie la pestaña a "Insertar", haga clic en el gráfico y seleccione el símbolo gráfico para el diagrama de flujo . Primero dibuje un cuadro en el lienzo para representar el punto de decisión, luego cree una conexión y describa cada solución posible en la conexión.
3. Agregue nodos de oportunidad (círculos) o continúe agregando nodos de decisión (cuadros) de acuerdo con la situación real. Marque las posibles soluciones después de los nodos de decisión y dibuje ramas y posibles resultados después de los nodos de oportunidad.
4. Hasta que se cubran todas las rutas de decisión posibles , marque los resultados o valores de salida en cada nodo terminal.
1. Abra el sitio web oficial de ProcessOn , ingrese a la página del archivo personal, haga clic en Nuevo para crear un diagrama de flujo
2. rectangular en la biblioteca de gráficos en el lado izquierdo del creador de diagramas de flujo al lienzo como nodo de decisión , haga doble clic en el gráfico para agregar texto y haga clic en "+" en el gráfico para crear ramas entre gráficos.
3. Complemente los siguientes nodos de decisión, nodos de oportunidad, nodos terminales y elementos de rama del árbol de decisión.
4. Seleccione un nodo o rama y la barra de herramientas superior puede configurar el estilo del texto y el estilo de conexión.
Los árboles de decisión y los árboles de probabilidad son herramientas de análisis de decisiones. Los árboles de probabilidad son un método para tomar decisiones óptimas expresando la probabilidad de que ocurra el objeto de decisión como un gráfico de árbol. Las principales diferencias con el gráfico de árbol de decisión son:
Complejidad de la construcción: el árbol de decisión es relativamente simple y se basa principalmente en probabilidades conocidas y valores de pérdidas y ganancias; el árbol de probabilidad requiere una predicción precisa de la probabilidad de ocurrencia condicional y una evaluación detallada de los beneficios resultantes;
Escenarios de aplicación: los árboles de decisión son adecuados para problemas simples de toma de decisiones; los árboles de probabilidad son adecuados para problemas complejos de toma de decisiones, especialmente cuando están involucrados múltiples factores inciertos y distribuciones de probabilidad en el proceso de toma de decisiones.
Base para la toma de decisiones: los árboles de decisiones se basan principalmente en la experiencia y el juicio personal de quien toma las decisiones; los árboles de probabilidad brindan a los tomadores de decisiones una base para la toma de decisiones más objetiva y cuantitativa al calcular los valores esperados.
1. Problema de clasificación
El algoritmo de árbol de decisión es un método comúnmente utilizado en problemas de clasificación. Divide los datos en diferentes subconjuntos mediante una estructura de árbol, y cada subconjunto corresponde a una categoría. En las tareas de clasificación, los árboles de decisión aprenden a asignar características a categorías. Los árboles de decisión se pueden utilizar en una variedad de escenarios de clasificación, como por ejemplo:
Diagnóstico médico: al analizar los síntomas, el historial médico y otras características del paciente, los árboles de decisión pueden ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades.
Evaluación crediticia: utilizando el historial crediticio, los ingresos, los pasivos y otras características de un individuo, el árbol de decisiones puede predecir la calificación crediticia de un individuo.
Identificación de spam: al analizar el título, el cuerpo, el remitente y otras características del correo electrónico, el árbol de decisiones puede identificar el spam.
2. problema de regresión
Aunque los árboles de decisión se utilizan principalmente para problemas de clasificación, también se pueden utilizar para resolver problemas de regresión modificando el algoritmo. En las tareas de regresión, los árboles de decisión aprenden un mapeo de características a valores continuos. Por ejemplo, utilizando el algoritmo CART (árbol de clasificación y regresión), los árboles de decisión se pueden utilizar para predecir valores continuos como los precios de la vivienda y los precios de las acciones.
3. Selección de funciones
El algoritmo del árbol de decisión también es de gran importancia en la selección de funciones. En el proceso de construcción de un árbol de decisión, el algoritmo seleccionará las características óptimas para la partición. Estas características suelen ser las que tienen el mayor impacto en los resultados de clasificación o regresión. Por lo tanto, a través del algoritmo del árbol de decisión, se puede evaluar la importancia de las características y realizar la selección de características.
4. Aprendizaje conjunto
El algoritmo del árbol de decisión es la base de los métodos de aprendizaje conjunto (como bosques aleatorios, árboles potenciados por gradiente, etc.). Al combinar múltiples árboles de decisión, se puede mejorar la estabilidad y la capacidad de generalización del modelo. Por ejemplo, el bosque aleatorio puede reducir el sobreajuste y mejorar la precisión del modelo integrando múltiples árboles de decisión.
Lo anterior es el contenido relevante del diagrama de árbol de decisiones. Como poderosa herramienta de análisis de decisiones, el diagrama de árbol de decisiones nos ayuda a comprender mejor problemas complejos a través de algoritmos científicos y nos guía para tomar decisiones más informadas.
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