Как сделать правильный выбор используя метод дерева решений

Любое принятое человеком решение в условиях риска может иметь негативные последствия для финансового состояния предприятия. Чтобы этого не произошло, для прогнозирования результата рекомендуется применять метод дерева решений. Этот способ позволяет справиться практически с любой сложной задачей выбора таким образом, что выгода от совершенных действий будет максимальной.

Что такое дерево решений

Одной из самых эффективных математических моделей, в которой учитываются все факторы, влияющие на ситуацию, и выявляются закономерности между определенными явлениями, считается дерево решений. Поскольку усложнение социальных и экономических связей приводит к росту необоснованных решений, использование такого метода, позволяющего проанализировать состояние дел на текущий момент, является одним из самых лучших и выгодных вариантов выхода из сомнительной ситуации.

Основными элементами дерева принятия решений служат узлы событий, решений и исходов, которые соединяются между собой дугами. При создании модели на входе используются несколько переменных. Дерево строится таким образом, чтобы на основе входных данных, наиболее точно предсказать значение целевой переменной. Такой способ достаточно часто применяется для интеллектуального анализа данных в различных областях.

Все задачи, которые могут быть решены с использованием такой модели делятся на три типа:

  1. Классификация. В результате применения метода выявляется принадлежность объектов к одному из нескольких классов, известных заранее.
  2. Описание данных. Дерево решений позволяет выделить основную информацию об объектах и представить ее в наиболее компактном виде.
  3. Регрессия. В случае, если значения целевой переменной непрерывные, дерево позволяет определить ее зависимость от входных данных. Характерными примерами деревьев решений такого типа считаются задачи численного прогнозирования, в которых с высокой точностью предсказывается значение целевой переменной.

дерево

Особенности построения дерева принятия решений и его анализ

Для решения серьезных стратегических задач используется специальное программное обеспечение, позволяющее построить дерево решений онлайн. При построении дерева решений вручную важно знать, что оно составляется сверху вниз. Первым шагом является выбор атрибута, который будет находится в корне дерева. При этом важно, чтобы он максимально подходил для классифицирования набора данных. Далее для каждого выбранного значения атрибута создается отдельная ветка. Последующее разделение данных происходит с учетом значения в указанной ветке. Аналогично процесс повторяется для каждой из имеющихся веток.

Основная трудность при построении дерева заключается в правильном выборе атрибута. Смысл метода заключается в том, чтобы во всех узлах (листьях) дерева находились наборы данных, минимально отличающихся друг от друга по классам (например, к классу Яблоко должно принадлежать преимущественное большинство объектов в наборе).

Построение дерева принятия решения производится с учетом следующих характеристик графической модели:

  • наличие вершин событий, имеющих форму окружности;
  • присутствие вершин конечных решений, называющихся листьями, которые изображаются в виде прямоугольников, окрашенных в цвет, отличный от всех вершин альтернативных решений;
  • вилкой решений называют вершину альтернативных решений и все дуги, выходящие из нее;
  • стохастической вилкой, отличающейся вероятностным характером, называют вершину событий и дуги, которые от нее отходят;
  • для каждой из дуг вилки решений предусмотрены весы, которые отражают результат (убытки или приобретения) в случае реализации соответствующего решения;
  • ко всем дугам стохастической вилки добавляют весы, характеризующие вероятность и степень выгоды данного события.

Чтобы проанализировать результаты, полученные путем составления дерева решений, необходимо совершить следующую последовательность действий:

  1. Осуществить переход от атрибута к листу, значение в котором соответствует лучшему приобретению. При этом вероятность событий до принятия решения не учитывается.
  2. Произвести оценку вероятности событий, предшествующих выбранному листу. При расчете всех приобретений, находящиеся на вершинах конечных решений, принимается во внимание соответствующая вероятность событий.

вероятность событий

Чем граф отличается от дерева?

Графом называют множество вершин, попарно соединенных линиями, которые могут быть не только прямыми. Важной характеристикой графа является наличие связи между вершинами. От того, каким способом соединены два элемента, не зависит общая структура графа.

Часто при решении сложных задач возникает вопрос, чем граф отличается от дерева принятия решений. Разница заключается в том, что в этом алгоритме имеется логическая увязка метода декомпозиции поставленной задачи с синтезом наиболее подходящего варианта выбора.

Существует несколько типов математических моделей, построение которых осуществляется в виде графа:

  1. Вершины обозначают физические объекты, ребра в графе связывают вершины друг с другом.
  2. Вершины характеризуют как физические, так и нефизические объекты, связь ребер с вершинами зависит от функциональных и структурных особенностей последних.
  3. Вершины – это нефизические либо физические объекты, которые могут находится в разных состояниях. Ребра отражают особенности причинно-следственной связи между вершинами графа.

Чтобы модель, построенная в виде графа, оказалась максимально эффективной, при ее создании рекомендуется соблюдать 2 условия:

  • в вершинах графа должны отображаться самые важные состояния моделируемой системы;
  • для обозначения отношений между вершинами должны быть выбраны важнейшие характеристики.

Основные типы моделей в виде графа

На практике используется множество математических моделей в виде графа, самыми распространенными являются следующие виды:

  • блок-схема программного продукта, где вершинами служат команды, а ребра обозначают переходы между ними;
  • системный граф, в котором вершины – это основные компоненты системы, а ребра – их взаимодействия;
  • вычислительная сеть, где вершинами обозначаются основные компьютерные узлы, а ребрами – все линии связи;
  • граф конфликтов, где в вершинах отражаются состояния рассматриваемой системы, а ребра указывают на конфликты между ними;
  • граф транспортной сети, вершинами в котором являются разные города, а ребрами – дороги их связывающие.

Что такое дерево игры?

Одним из методов решения задач любой сложности в теории игр является дерево игры, которое имеет много схожих параметров с деревом принятия решений. Такая модель позволяет через определенные действия выразить все особенности столкновения интересов, характерные для салонных игр. Поскольку последовательность ходов во всех салонных играх устанавливается правилами, у игрока появляется большое количество альтернатив при каждом ходе.  

Победы в игре можно добиться только при условии, что на всех этапах будут учитываться все возможные ходы, а также те, которые за ними последуют. Исходя из этого следует, что абсолютно все ходы в игре взаимосвязаны. Дерево игры используется для формирования отвлечённого представления обо всех игровых ходах, а также наглядно показывает, какие выборы стали решающими и привели к результату.

Множество примеров дерева решений можно увидеть в повседневной жизни, причем проблема выбора может быть связана не только с серьезными жизненными решениями, но я самыми обыденными бытовыми нуждами. Благодаря продуманному алгоритму можно в любой ситуации структурировать имеющиеся данные и спрогнозировать исход событий.

Звёзд: 1Звёзд: 2Звёзд: 3Звёзд: 4Звёзд: 5 (Пока оценок нет)
Загрузка...
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Finova.ru
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: