Quali sono i vantaggi di Decision Trees

? Alberi decisionali sono strumenti di ricerca operativa , che sono ora utilizzati in molti settori per una varietà di applicazioni . Percorsi attraverso l'albero - dalla radice alle foglie - rappresentano una serie di decisioni (uno per ramo ) che portano ad una foglia che spiega quello che una serie di decisioni implica . I vantaggi principali di alberi decisionali sono loro semplicità e flessibilità . Convenzioni

Per convenzione , la radice dell'albero decisione è nel mezzo del lato sinistro dello spazio disponibile . I rami degli alberi a destra in modo che le foglie sono in una singola colonna lungo il lato destro . Se un particolare albero non si adatta bene a questo modello può essere modificato per adattarsi allo spazio disponibile . Per convenzione , i nodi (tra cui la radice , ma escluse le foglie sono di forma rettangolare ) per le decisioni e cerchi se i rami sono probabilistico . Le foglie (chiamati obiettivi) sono triangolari . Il vantaggio dell'approccio albero è che un intero sistema complesso può essere codificato , ma un particolare percorso di visualizzare solo le decisioni che sono necessarie per un compito particolare .
Esempi

Gli alberi di decisione sono stati utilizzati per diagnosticare guasti meccanici in una varietà di macchine . Ciascun nodo rappresenta un test che il meccanico esegue sapere quale uscita ramo prendere. La foglia o obiettivo rappresenta la diagnosi di ciò che è sbagliato . Alberi decisionali simili sono usati in medicina . Gli alberi decisionali sono stati utilizzati anche dagli investitori per decidere come investire i soldi . In questi alberi , cerchi rappresentano & quot; alto rischio & quot ; e & quot; basso rischio & quot ; opzioni . Il vantaggio di questi alberi decisionali è che tutti i possibili guasti sono affrontate , ma il fallimento di un particolare sistema coinvolge solo il piccolo insieme di sintomi che sono rilevanti per il sistema a portata di mano .
Vantaggi

Uno dei principali vantaggi di alberi di decisione è che sono intuitivi e facili da capire . Un esperto può codificare una serie di domande e osservazioni che un principiante può lavorare attraverso e ottenere gli stessi risultati che l'esperto avrebbe fatto. Per l'esperto , alberi di decisione possono dare un quadro generale di un argomento complesso costruito , cercando in un aspetto alla volta . Un vero vantaggio di alberi decisionali è la flessibilità di applicazione di questo semplice modello .
Statistiche

situazioni statistiche e probabilistiche complessi possono essere analizzati utilizzando alberi decisionali . Ogni nodo rappresenta diversi possibili risultati forniti quanto è successo sui nodi precedenti nel percorso . Semplici calcoli danno la probabilità di ciascun nodo . Se due obiettivi sono identici - per esempio , ci sono due modi per fare un sette con due dadi : quattro e tre , o uno e sei - si aggiungono le probabilità . Come con la maggior parte degli alberi decisionali , uno dei vantaggi è che gli alberi sono facili da codificare per l'esperto - un ramo alla volta . Per l'utente , il vantaggio principale è che solo un percorso attraverso l'albero - che corrisponde ad un problema particolare - deve essere considerato

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