Arbre de décision

Étudions un exemple d'arbre de décision simple afin de comprendre comment il est utilisé.

Comme tous diagrammes décisionnels, ceux-ci présentent des avantages et des inconvénients. Voici quelques avantages et limitations d'utilisation d'un arbre de décision.

Les arbres de décision sont des outils très polyvalents que les individus, les équipes ou les entreprises peuvent utiliser. Vous pouvez les utiliser pour cartographier des décisions simples et quotidiennes, comme dans l'exemple ci-dessus. Vous pouvez également les utiliser pour visualiser des décisions à plusieurs niveaux, des ensembles de données complexes et des algorithmes de machine learning.

L'un des principaux avantages d'utilisation d'un arbre de décision est qu'il est facile à comprendre et à analyser. Même si un arbre de décision dépeint une décision complexe, sa présentation graphique et simple le rend intuitif à lire pour tous les membres de l'équipe.

Les arbres de décision peuvent afficher une grande variété de données numériques ou qualitatives. Cela rend les arbres décisionnels utiles dans divers contextes, du machine learning à la prise de décision complexe.

La nature des arbres de décision signifie qu'ils peuvent facilement être modifiés et mis à jour, par exemple si une option supplémentaire est ajoutée à l'équation. Ce sont des outils dynamiques et non statiques que vous pouvez mettre à jour, ce qui est crucial pour les équipes qui doivent s'adapter au changement et rester à jour. Avec le créateur d'arbres de décision en ligne de Miro, vous pouvez facilement mettre à jour n'importe quelle donnée et modifier votre diagramme pour rester sur la bonne voie.

Les arbres de décision vous permettent d'examiner attentivement les résultats et les conséquences de différents choix. En explorant tous les scénarios possibles, vous pouvez évaluer le plan d'action le plus intéressant à adopter avant de prendre une décision.

Même si les arbres de décision sont facilement actualisables et modifiables, un léger changement dans certains arbres de décision peut provoquer une instabilité. Cela peut entraîner des changements importants dans leur structure.

L'un des risques inhérents à une trop grande dépendance à l'égard d'un arbre de décision est qu'il est presque impossible de prédire l'avenir et les conséquences des décisions prises dans la vie réelle. Ainsi, les arbres décisionnels peuvent être légèrement imprécis.

Étant donné la simplicité des arbres de décision et le fait qu'ils peuvent être utilisés pour des scénarios complexes, ils peuvent ne pas être idéaux pour effectuer des calculs complexes comportant des centaines de variables. Ils ont le potentiel d'offrir un faux sentiment de sécurité lors de prises de décisions compliquées aux ramifications importantes.

La plupart des arbres de décision utilisent un ensemble de formes et de symboles standard. Il est ainsi plus facile de les partager entre différents groupes et de les faire comprendre à tous. Voici quelques-uns des symboles couramment utilisés dans les arbres de décision.

Le carré dans le diagramme indique une décision qui doit être prise.

Un nœud de probabilité est un symbole qui indique une décision dont les résultats sont incertains.

Un triangle dans le diagramme indique un résultat.

Chaque branche de l'arbre de décision indique le chemin vers un résultat ou une action possible.

Bien que les diagrammes d'Ishikawa soient comparables aux arbres de décision, ils présentent quelques différences importantes. Alors que les arbres de décision sont des outils de prise de décision, les diagrammes d'Ishikawa sont des "outils de cause à effet". Les équipes utilisent les diagrammes Ishikawa pour identifier les défauts, les variations ou les réussites particulières d'un processus opérationnel. En ce sens, les diagrammes d'Ishikawa regardent plus vers l'arrière que vers l'avant. Ils permettent de creuser jusqu'aux causes profondes potentielles d'un problème. Les arbres de décision, quant à eux, sont plus tournés vers l'avenir. Ils tentent de prédire les résultats et les conséquences d'un processus ou d'une décision. Bien qu'ils soient tous deux présentés de manière similaire, ils représentent des choses différentes.

Les diagrammes d'influence sont étroitement liés aux arbres de décision, plus encore que les diagrammes Ishikawa. La principale différence entre un arbre de décision et un diagramme d'influence est qu'un diagramme d'influence montre les relations conditionnelles et les dépendances de différentes variables. Un arbre de décision offre quant à lui plus de détails sur chaque choix et résultat possibles. Le nombre de nœuds augmente de manière exponentielle dans un arbre de décision, alors qu'un diagramme d'influence donne une représentation plus compacte des décisions possibles. Parce qu'il donne plus de détails, un arbre de décision peut devenir plus complexe et désordonné qu'un diagramme d'influence. Vous pouvez utiliser un diagramme d'influence pour résumer les informations présentées dans un arbre de décision. Ainsi, les diagrammes d'influence et les arbres décisionnels sont des techniques complémentaires qui permettent de présenter les mêmes données.

La beauté des arbres de décision réside dans leur flexibilité et leur polyvalence. Cela en fait des outils populaires dans de nombreux contextes professionnels et personnels différents. Voici comment utiliser un arbre de décision dans plusieurs scénarios différents.

Tout le monde peut utiliser un arbre de décision pour prendre des décisions au quotidien. Les arbres sont suffisamment flexibles pour couvrir et présenter des décisions complexes ou plus simples. La création d'un arbre de décision est un exercice précieux qui encourage la réflexion profonde et la prise en compte de conséquences à l'aide de repères visuels. Les diagrammes peuvent être utiles à toute personne souhaitant réfléchir aux effets des choix et des opportunités qui se présentent dans la vie quotidienne.

Les arbres de décision peuvent être utiles aux entreprises qui cherchent à développer leur activité et à déterminer un plan stratégique à long terme. Elles ont besoin de prévoir les résultats de leurs décisions avant d'investir du temps et de l'argent dans un plan d'action. Une partie de la gestion d'une entreprise consiste à prendre des risques calculés, et un arbre de décision vous permettra de prendre des risques tout en étant avisé et prudent. Qu'il s'agisse d'acheter et de vendre des actions, de faire appel à des investisseurs ou de mettre en œuvre une nouvelle campagne marketing, les chefs d'entreprise doivent évaluer soigneusement les risques à ou à ne pas prendre et les opportunités à saisir.

Les arbres de décision sont devenus de plus en plus populaires dans le machine learning car ils permettent de présenter des algorithmes avec des instructions de contrôle conditionnelles. En machine learning, l'analyse de décision est couramment utilisée dans l'exploration de données pour atteindre un objectif particulier. Les arbres de décision sont également utilisés dans le machine learning supervisé. Dans cette sous-catégorie du machine learning, l'entrée est expliquée en détails et la sortie correspondante est utilisée comme donnée d'entraînement. Les données qui passent par cet arbre de décision sont continuellement divisées en paramètres spécifiques.

Les arbres de décision sont utilisés comme modèles de classification et de régression dans des langages de codage tels que Python et Javascript. Ils permettent de décomposer un ensemble de données en sous-ensembles plus petits, ce qui facilite le tri et la classification de longues listes de données dans des contenants distincts. Dans ce contexte, chaque branche de l'arbre de décision représente un résultat et le chemin de la feuille à la racine représente les règles de classification. Les professionnels du secteur des technologies de l'information utilisent les arbres de décision de classification pour rationaliser des processus de codage et gagner du temps.

Le modèle d'arbre de décision prêt à l'emploi de Miro est un outil numérique fantastique pour explorer, planifier et prévoir les résultats de vos décisions. Si vous êtes novice en matière de création d'arbres de décision, ce guide étape par étape vous aidera à en créer un.

Avant de créer votre arbre de décision, vous devez comprendre la question que vous posez. Chaque décision ou choix que vous faites doit commencer par une question dans le nœud initial. Regardez l'exemple de diagramme d'arbre de décision simple ci-dessous. La question "Devrions-nous lancer cette initiative ?" marque le début du diagramme.

Une fois que vous avez défini votre question et que vous l'avez ajoutée au nœud initial, il est temps d'envisager toutes les actions possibles pour répondre à cette question. Chaque possibilité ou réponse doit être représentée par une branche. L'exemple ci-dessus montre une question fermée, ce qui signifie qu'il n'y a que deux branches initiales : oui et non.

À la fin de chaque branche, vous devez ajouter une feuille ou un nœud. Il s'agira d'une prédiction du résultat de l'action que vous avez entreprise. Posez-vous une question de ce style : "Que va-t-il se passer si je suis la branche A ?" La réponse à cette question doit être une déclaration, et vous devez ajouter cette déclaration à la feuille à la fin de la branche. Si la question d'ouverture nécessite plusieurs questions pour atteindre cette déclaration, vous devrez ajouter d'autres branches.

Une fois que vos branches n'ont plus de questions ou d'actions possibles, il est temps pour vous de fermer l'arbre de décision avec les derniers nœuds triangulaires. L'affirmation contenue dans le nœud sera le résultat prédit en fonction de la branche que vous avez décidé de suivre.