Een beslissingsboom is een ondersteunend hulpmiddel met een boomachtige structuur die waarschijnlijke resultaten, kosten van middelen, hulpprogramma's en mogelijke gevolgen modelleert. Beslissingsbomen bieden een manier om algoritmen te presenteren Algoritmen (Algos) Algoritmen (Algos) zijn een reeks instructies die worden geïntroduceerd om een taak uit te voeren. Algoritmen worden geïntroduceerd om de handel te automatiseren om winst te genereren met een frequentie die onmogelijk is voor een menselijke handelaar met voorwaardelijke controleverklaringen . Daaronder vallen branches die beslissingsstappen vertegenwoordigen die tot een gunstig resultaat kunnen leiden.
Figuur 1. Eenvoudige beslissingsboom (bron)
De stroomdiagramstructuur omvat interne knooppunten die tests of attributen in elke fase vertegenwoordigen. Elke tak staat voor een uitkomst voor de attributen, terwijl het pad van het blad naar de wortel regels voor classificatie vertegenwoordigt.
Beslissingsbomen zijn een van de beste vormen van leeralgoritmen op basis van verschillende leermethoden. Ze versterken voorspellende modellen met nauwkeurigheid, gemakkelijke interpretatie en stabiliteit. De tools zijn ook effectief in het aanpassen van niet-lineaire relaties, omdat ze in staat zijn om data-aanpassende uitdagingen op te lossen, zoals regressie en classificaties.
Overzicht
- Beslissingsbomen worden gebruikt voor het effectief afhandelen van niet-lineaire gegevenssets.
- De beslissingsboomtool wordt in het echte leven op veel gebieden gebruikt, zoals techniek, civiele planning, wetgeving en het bedrijfsleven.
- Beslisbomen kunnen worden onderverdeeld in twee typen; beslissingsbomen voor categorische variabele en continue variabele.
Soorten beslissingen
Er zijn twee hoofdtypen beslissingsbomen die zijn gebaseerd op de doelvariabele, namelijk categorische variabele beslissingsbomen en continue variabele beslissingsbomen.
1. Categorische variabele beslissingsboom
Een beslissingsboom voor categorische variabelen omvat categorische doelvariabelen die zijn onderverdeeld in categorieën. De categorieën kunnen bijvoorbeeld ja of nee zijn. De categorieën betekenen dat elke fase van het besluitvormingsproces in een van de categorieën valt, en er zijn geen tussengebieden.
2. Continu variabele beslissingsboom
Een beslissingsboom met continue variabele is een beslissingsboom met een continue doelvariabele. Het inkomen van een persoon wiens inkomen onbekend is, kan bijvoorbeeld worden voorspeld op basis van beschikbare informatie zoals hun beroep, leeftijd en andere continue variabelen.
Toepassingen van beslissingsbomen
1. Beoordeling van toekomstige groeimogelijkheden
Een van de toepassingen van beslissingsbomen is het evalueren van potentiële groeimogelijkheden voor bedrijven op basis van historische gegevens. Historische gegevens over verkopen kunnen worden gebruikt in beslissingsbomen die kunnen leiden tot radicale veranderingen in de strategie van een bedrijf om uitbreiding en groei te ondersteunen.
2. Demografische gegevens gebruiken om potentiële klanten te vinden
Een andere toepassing van beslissingsbomen is het gebruik van demografische gegevens. Demografie Demografische gegevens verwijzen naar de sociaaleconomische kenmerken van een populatie die bedrijven gebruiken om de productvoorkeuren en het koopgedrag van klanten te identificeren. Met de kenmerken van hun doelmarkt kunnen bedrijven een profiel opbouwen voor hun klantenbestand. om potentiële klanten te vinden. Ze kunnen helpen bij het stroomlijnen van een marketingbudget en bij het nemen van weloverwogen beslissingen over de doelmarkt waarop het bedrijf zich richt. Bij gebrek aan beslissingsbomen kan het bedrijf zijn marketingmarkt besteden zonder een specifieke demografie in gedachten te houden, wat zijn totale inkomsten zal beïnvloeden.
3. Dienen als een ondersteunend instrument op verschillende gebieden
Kredietverstrekkers gebruiken ook beslissingsbomen om de kans te voorspellen dat een klant in gebreke blijft bij een lening, door het genereren van voorspellende modellen op basis van de gegevens uit het verleden van de klant. Het gebruik van een beslissingsboomondersteuningstool kan kredietverstrekkers helpen bij het evalueren van de kredietwaardigheid van een klant om verliezen te voorkomen.
Beslissingsbomen kunnen ook worden gebruikt bij operationeel onderzoek bij het plannen van logistiek en strategisch management. Strategisch management Strategisch management is het formuleren en implementeren van belangrijke doelen en initiatieven die door het topmanagement van een organisatie namens haar worden genomen. Ze kunnen helpen bij het bepalen van geschikte strategieën die een bedrijf helpen de beoogde doelen te bereiken. Andere gebieden waarop beslissingsbomen kunnen worden toegepast, zijn onder meer techniek, onderwijs, recht, bedrijfsleven, gezondheidszorg en financiën.
Voordelen van beslissingsbomen
1. Gemakkelijk te lezen en te interpreteren
Een van de voordelen van beslissingsbomen is dat hun output gemakkelijk te lezen en te interpreteren is, zonder dat er zelfs statistische kennis voor nodig is. Wanneer bijvoorbeeld beslissingsbomen worden gebruikt om demografische informatie over klanten te presenteren, kan het personeel van de marketingafdeling de grafische weergave van de gegevens lezen en interpreteren zonder dat statistische kennis vereist is.
De gegevens kunnen ook worden gebruikt om belangrijke inzichten te genereren over de kansen, kosten en alternatieven voor verschillende strategieën die door de marketingafdeling zijn geformuleerd.
2. Makkelijk te bereiden
In vergelijking met andere beslissingstechnieken, kosten beslissingsbomen minder moeite voor datavoorbereiding. Gebruikers moeten echter over de nodige informatie beschikken om nieuwe variabelen te creëren die de doelvariabele kunnen voorspellen. Ze kunnen ook classificaties van gegevens maken zonder complexe berekeningen te hoeven maken. Voor complexe situaties kunnen gebruikers beslissingsbomen combineren met andere methoden.
3. Minder gegevensopschoning vereist
Een ander voordeel van beslissingsbomen is dat, als de variabelen eenmaal zijn gemaakt, er minder data-opschoning nodig is. Gevallen van ontbrekende waarden en uitschieters hebben minder betekenis voor de gegevens van de beslisboom.
Nadelen van beslissingsbomen
1. Onstabiele aard
Een van de beperkingen van beslissingsbomen is dat ze grotendeels onstabiel zijn in vergelijking met andere beslissingsvoorspellers. Een kleine wijziging in de gegevens kan resulteren in een grote verandering in de structuur van de beslissingsboom, die een ander resultaat kan opleveren dan wat gebruikers in een normale gebeurtenis zullen krijgen. De resulterende verandering in het resultaat kan worden beheerd door machine learning-algoritmen, zoals boosting Boosting Boosting is een algoritme dat helpt bij het verminderen van variantie en vertekening in een machine learning-ensemble. Het algoritme helpt bij de conversie van zwakke leerlingen en bagging Bagging (Bootstrap Aggregation) Ensemble machine learning kan voornamelijk worden onderverdeeld in bagging en boosting. De opzaktechniek is nuttig voor zowel regressie als statistiek.
2. Minder effectief in het voorspellen van de uitkomst van een continue variabele
Bovendien zijn beslissingsbomen minder effectief in het doen van voorspellingen wanneer het belangrijkste doel is om de uitkomst van een continue variabele te voorspellen. Dit komt doordat beslissingsbomen de neiging hebben om informatie te verliezen bij het categoriseren van variabelen in meerdere categorieën.
Meer middelen
Finance is de officiële aanbieder van de Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ -certificering De Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ -accreditatie is een wereldwijde standaard voor kredietanalisten die betrekking heeft op financiën, boekhouding, kredietanalyse, cashflowanalyse, convenantmodellering, terugbetalingen van leningen en meer. certificeringsprogramma, ontworpen om van iedereen een financiële analist van wereldklasse te maken.
Om uw kennis van financiële analyse te blijven leren en ontwikkelen, raden we de onderstaande aanvullende financiële bronnen ten zeerste aan:
- Onafhankelijke gebeurtenissen Onafhankelijke gebeurtenissen In statistieken en waarschijnlijkheidstheorie zijn onafhankelijke gebeurtenissen twee gebeurtenissen waarbij het optreden van een gebeurtenis geen invloed heeft op het optreden van een andere gebeurtenis
- Stroomdiagramsjablonen Stroomdiagramsjablonen Stroomdiagrammen zijn geweldig om bedrijfsprocessen beknopt te beschrijven zonder concessies te doen aan structuur en detail. Hieronder staan vier voorbeeldstroomdiagramsjablonen
- Wederzijds exclusieve gebeurtenissen Wederzijds exclusieve gebeurtenissen In statistieken en waarschijnlijkheidstheorie sluiten twee gebeurtenissen elkaar uit als ze niet tegelijkertijd kunnen plaatsvinden. Het eenvoudigste voorbeeld van wederzijds exclusief
- Boomdiagram Boomdiagram Een boomdiagram wordt in de wiskunde - meer specifiek in de kansrekening - gebruikt als hulpmiddel bij het berekenen en geven van een visuele weergave van
