Pohon keputusan

Masalah perlu diatasi saat tersedia. Tetapi sering terjadi bahwa setiap keputusan berikutnya tergantung pada keputusan dari keputusan sebelumnya, dan dalam situasi seperti itu, sangat penting untuk mensistematisasikan tugas dan untuk memprediksi hasil dari tindakan ini atau beberapa langkah ke depan. Ini akan membantu Anda dengan metode unik pohon keputusan.

Metode untuk membangun pohon keputusan

Seperti pohon apa saja, pohon keputusan terdiri dari "cabang" dan "daun". Tentu saja, keterampilan menggambar tidak berguna di sini, karena pohon keputusan adalah sistematisasi grafis dari proses pengambilan keputusan, yang mencerminkan solusi alternatif dan kondisi lingkungan, serta kemungkinan risiko dan keuntungan untuk kombinasi dari alternatif-alternatif ini. Dengan kata lain, ini adalah metode efektif analisis data otomatis (saat ini dan alternatif), penting untuk visibilitasnya.

Penerapan pohon keputusan

Pohon keputusan adalah metode yang populer, diterapkan dalam lingkup paling beragam dalam hidup kita:

Bagaimana cara membangun pohon keputusan?

1. Sebagai aturan, pohon keputusan terletak dari kanan ke kiri dan tidak mengandung elemen siklik (daun atau cabang baru hanya dapat dipisah).

2. Kita harus mulai dengan menunjukkan struktur masalah di "batang" pohon keputusan masa depan (kanan).

3. Cabang adalah solusi alternatif yang secara teoritis dapat diadopsi dalam situasi tertentu, serta kemungkinan konsekuensi dari mengadopsi solusi alternatif ini. Cabang berasal dari satu titik (sumber data), tetapi "tumbuh" sampai hasil akhir diperoleh. Jumlah cabang tidak menunjukkan kualitas pohon Anda sama sekali. Dalam beberapa kasus (jika pohon terlalu "bercabang"), Anda disarankan untuk menggunakan kliping cabang sekunder.

Cabang-cabang datang dalam dua bentuk:

4. Nodes adalah peristiwa penting, dan garis yang menghubungkan simpul adalah pekerjaan untuk implementasi proyek. Simpul persegi adalah tempat di mana keputusan dibuat. Simpul bulat adalah tampilan hasil. Karena, ketika membuat keputusan, kita tidak dapat mempengaruhi penampilan hasil, kita perlu menghitung probabilitas penampilan mereka.

5. Selain itu, di pohon keputusan, Anda perlu menampilkan semua informasi tentang waktu kerja, biaya mereka, serta kemungkinan membuat keputusan masing-masing;

6. Setelah semua keputusan dan hasil yang diharapkan ditunjukkan pada pohon, analisis dan pilihan cara yang paling menguntungkan dilakukan.

Salah satu model pohon yang paling umum adalah model tiga lapisan, ketika pertanyaan awal adalah lapisan pertama solusi yang memungkinkan, setelah memilih salah satu dari mereka, lapisan kedua diperkenalkan - peristiwa yang dapat mengikuti keputusan. Lapisan ketiga adalah konsekuensi untuk setiap kasus.

Ketika membuat pohon keputusan, perlu disadari bahwa jumlah varian pengembangan situasi harus dapat diamati dan memiliki batasan waktu. Selain itu, efektivitas metode tergantung pada kualitas informasi yang dimasukkan ke dalam skema.

Keuntungan penting adalah bahwa pohon keputusan dapat dikombinasikan dengan metode ahli pada tahap yang membutuhkan evaluasi ahli dari hasilnya. Ini meningkatkan kualitas analisis dari pohon keputusan dan memberikan kontribusi pada pilihan strategi yang benar.