Дерево решений

Давайте рассмотрим пример простой диаграммы дерева решений, чтобы понять, как ее использовать.

Все диаграммы принятия решений имеют свои достоинства и недостатки, и не все инструменты могут подходить для вашей конкретной задачи. Вот некоторые преимущества и ограничения использования дерева решений.

Дерево решений — это в значительной степени универсальный инструмент, который могут использовать отдельные лица, команды и компании. Вы можете применять его для поиска простых, повседневных решений, как в примере выше. Но его можно использовать и для визуализации многоуровневых решений, сложных наборов данных и алгоритмов машинного обучения.

Одним из наиболее значимых преимуществ дерева решений является простота его понимания и анализа. Даже если дерево отображает процесс принятия сложного решения, его наглядная, простая форма делает его интуитивно понятным для всех членов команды.

Дерево решений может отображать широкий спектр числовых или категорийных данных. Это позволяет использовать его в разных контекстах: от машинного обучения до принятия сложных решений.

Свойства дерева решения предполагают простоту редактирования и обновления, например, в случае добавления параметра к уравнению. Дерево решений — не статичный, а динамичный, готовый к обновлениям инструмент, что крайне важно для команд, которым нужно адаптироваться к изменениям и актуальной ситуации. Онлайн-конструктор дерева решений в Miro позволяет без труда обновлять любые данные и редактировать диаграммы в соответствии с текущим положением вещей.

Дерево решений дает возможность тщательно взвесить результаты и последствия разных решений. Рассмотрев все возможные сценарии, вы сможете определить, какой порядок действий наиболее благоприятен.

Несмотря на простоту обновления и изменения дерева решений, даже незначительное изменение в определенных деревьях может приводить к нестабильности. Следствием могут стать значительные изменения их структуры.

Один из характерных рисков чрезмерного доверия к дереву решений обусловлен тем, что предсказать будущее и последствия решений в реальной жизни практически невозможно. В этом смысле дерево решений может быть несколько неточным.

Поскольку дерево решений представляет собой простые диаграммы, которые могут использоваться для сложных сценариев, оно может быть неидеальным выбором для сложных расчетов с сотнями переменных. Дерево решений может дать ложное ощущение безопасности при принятии сложных решений с потенциально серьезными последствиями.

В большинстве случаев для построения дерева решений используется стандартный набор фигур и символов. Это упрощает совместное использование и понимание таких диаграмм разными группами. Ниже описаны некоторые символы, часто используемые на диаграммах дерева решений.

Квадраты на диаграмме обозначают решения, которые требуют принятия

Узел возможности — это символ, обозначающий решение с несколькими неопределенными результатами

Треугольники на диаграмме обозначают конечный результат

Каждая ветвь дерева решений обозначает путь к возможному результату или действию

Хотя диаграмма Исикавы, или так называемая диаграмма «рыбьей кости», похожа на дерево решений, но у них есть ряд существенных отличий. В то время как дерево решений — это инструмент для принятия решений, диаграмма Исикавы используется для определения причинно-следственных связей. Команды используют диаграммы Исикавы для выявления дефектов, отклонений или наиболее успешных решений в бизнес-процессах. В этом смысле диаграмма Исикавы является скорее ретроспективным, а не прогностическим инструментом. Она помогает детально проанализировать потенциальные основные причины возникновения проблемы. С другой стороны, дерево решений в большей степени обращено в будущее. Оно используется, чтобы попытаться спрогнозировать результаты и последствия того или иного процесса либо решения. Несмотря на схожую форму, эти виды диаграмм отличаются по своей сути.

Диаграмма влияния очень близка к дереву решений, даже в большей степени, чем диаграмма Исикавы. Основным отличием между деревом решений и диаграммой влияния является то, что последняя отражает условные отношения и зависимости от разных переменных. Кроме того, дерево решений предполагает большую детализацию каждого возможного решения и его результата. Количество узлов на дереве решений растет экспоненциально, тогда как диаграмма влияния отображает возможные решения более компактно. Ввиду большей детализированности дерево решений может стать более сложным и неупорядоченным, чем диаграмма влияния. Последнюю можно использовать для обобщения информации, представленной на дереве решений. Таким образом, диаграмма влияния и дерево решений представляют собой дополняющие друг друга методы представления одних и тех же данных.

Ключевыми достоинствами дерева решений являются его гибкость и надежность. Эти свойства сделали его популярным инструментом в разных сценариях профессионального и персонального использования. Вот как можно использовать деревья решений в некоторых сценариях.

Использовать дерево решений для принятия повседневных решений может любой человек. Это достаточно гибкий инструмент, который можно использовать как для сложных, так и для незамысловатых решений. Построение дерева решений — полезный опыт, способствующий глубокому анализу последствий с помощью визуальных ориентиров. Эти диаграммы могут помочь всем, кто хочет подумать о последствиях решений и возможностях, появляющихся в повседневной жизни.

Дерево решений может оказаться полезным инструментом для компаний, которые стремятся расширить свой бизнес и нуждаются в долгосрочном стратегическом плане. Им необходимо прогнозировать результаты своих решений, прежде чем инвестировать время и деньги в конкретный план действий. Ведение бизнеса нередко требует принятия точно рассчитанных рисков, и дерево решений позволяет подойти к этому взвешенно и безопасно. Будь то покупка или продажа акций, получение инвестиций или проведение новой рекламной кампании — владельцы компаний должны тщательно оценивать риски и возможности.

Дерево решений становится все более популярным инструментом в сфере машинного обучения, поскольку позволяет представлять алгоритмы с операторами условного контроля. В машинном обучении анализ решений часто используется при извлечении данных для достижения конкретной цели. Деревья решений также применяются в машинном обучении с преподавателем. Эта разновидность машинного обучения предусматривает подробное объяснение входных данных с использованием получаемых результатов в качестве обучающего набора данных. Данные, проходящие через такое дерево решений, непрерывно разделяются на основе определенных параметров.

В таких языках программирования, как Python и Javascript, деревья решений используются в качестве классификационной и регрессионной моделей. Они помогают разбивать наборы данных на меньшие подмножества, упрощая сортировку и классификацию длинных списков данных по отдельным контейнерам. В этом сценарии каждая ветвь дерева решений соответствует результату, а путь от листа к корню — правилам классификации. Специалисты отрасли информационных технологий используют классификационные деревья решений для упрощения процессов кодирования и экономии времени.

Предлагаемый Miro готовый шаблон дерева решений — это превосходный цифровой инструмент для анализа, планирования и прогнозирования результатов ваших решений. Если вы впервые создаете дерево решений, вам поможет следующая пошаговая инструкция.

Прежде чем создавать дерево решений, необходимо понять, какой вопрос вы задаете. Каждое решение или выбор должны начинаться с вопроса в исходном узле. Взгляните на приведенный ниже пример простой диаграммы дерева решений. Диаграмма начинается с вопроса «Следует ли нам начинать эту инициативу?».

Определившись с вопросом и поместив его в исходный узел, обдумайте все возможные действия, которые можно предпринять, чтобы ответить на этот вопрос. Каждая возможность или ответ должны быть представлены соответствующей ветвью. В приведенном выше примере используется закрытый вопрос, предполагающий только две первоначальные ветви: да и нет.

Каждая ветвь должна заканчиваться листом/узлом. Он будет соответствовать прогнозу результата предпринимаемого действия. Задайте себе вопрос: «Что произойдет, если я выберу ветвь A?» Ответ на этот вопрос должен быть утверждением, и вам следует поместить это утверждение на лист в конце данной ветви. Если, чтобы ответить на исходный вопрос утверждением, нужно задать еще несколько дополнительных вопросов, добавьте больше ветвей.

Если ветви не предусматривают дополнительных ответов или возможных действий, следует закрыть дерево решений концевыми треугольными узлами. Утверждения в этих узлах будут прогнозируемыми результатами для соответствующих выбранных вами ветвей.