Karar Ağacı - Nedir, Ne Zaman Kullanılır ve Nasıl Yapılır

Yeşim MoralesKaş 01, 2022Bilgi

Kuruluşunuzda projeniz için plan yaparken muhtemelen karmaşık kararları parçalara ayırmanız gerekir. Böyle zamanlarda, karar vermesi zor durumlarda karar vermenize yardımcı olacak bir araç veya yöntem kullanmanız gerekir. Bir karar ağacı kararı, maliyetlerine, olasılıklarına ve faydalarına göre fikirlerinizi, düşüncelerinizi veya kararlarınızı parçalara ayırmanıza yardımcı olabilir. Ve bu yazımızda sizlerle karar ağacı hakkında daha fazla bilgi paylaşacağız. Makalenin ikinci bölümünde, nasıl oluşturulacağını da öğreneceksiniz. karar ağacı en iyi uygulamayı kullanarak.

Karar Ağacı Nedir?

Bölüm 1. Karar Ağacı Nedir?

Karar ağacı, belirli bir konu tartışılırken ortaya çıkabilecek tüm olasılıkları ve sonuçları gösteren bir haritadır. Bir dizi ilgili seçenektir ve bireylerin ve grupların olası sonuçları maliyet, öncelik ve faydalarla birlikte tartmalarını sağlar. Karar ağaçları, resmi olmayan tartışmaları yönlendirmek veya en önemli seçimi matematiksel olarak tahmin eden bir algoritma oluşturmak için kullanılır.

Ayrıca, bir karar ağacı, birçok olası sonuca dallanan merkezi bir düğümle başlar. Her olası ürün, sonuçlardan kaynaklanan ve dallara ayrılabilen ek düğümlerle birlikte gelir. Tüm olası sonuçlar dallara ayrıldığında, ağaç benzeri bir şekil diyagramı oluşturacaktır. Karar ağacınızda görebileceğiniz birkaç tür düğüm vardır: şans düğümleri, karar düğümleri ve bitiş düğümleri. Daire, bir şans düğümünü temsil eder ve elde edebileceğiniz sonuçların olasılıklarını gösterir. Kare şekil, verilmesi gereken kararı gösteren bir karar düğümünü temsil eder. Ve son olarak, son düğüm, karar ağacının sonucunu temsil eder. Ayrıca birçok kişinin anlaması ve oluşturması daha kolay bulduğu Akış Şeması sembolleri kullanılarak karar ağacı çizilebilir.

Bölüm 2. Karar Ağacı Ne Zaman Kullanılmalı?

Karar ağaçlarının birçok kullanımı vardır. Karar ağacı, karar vermek için net bir yol gösteren bir tür akış şemasıdır. Ve veri analizi söz konusu olduğunda, verileri sınıflandırmak için koşullu kontrol ifadeleri kullanan bir algoritma türüdür. Ayrıca karar ağacı, karmaşık verilerin kodunu daha erişilebilir ve yönetilebilir parçalara ayırdıkları için genellikle veri analitiği ve makine öğrenimi için kullanılır. Karar ağaçları genellikle tahmin analizi, veri sınıflandırması ve regresyon alanında kullanılır.

Ayrıca karar ağacının esnekliği nedeniyle sağlıktan teknolojiye, eğitimden finansal planlamaya kadar pek çok sektörde kullanılmaktadır. Bazı örnekler

◆ Teknoloji tabanlı bir işletme, geçmiş ve şimdiki satış verilerinin analizine dayalı olarak genişleyen işindeki genişleme fırsatlarını değerlendirir.

◆ Bankalar ve ipotek sağlayıcılar, geçmiş verileri kullanarak borçluların ödemelerini yapmama olasılığını tahmin eder.

◆ Acil servisler, faktörlere, yaşa, cinsiyete, semptomlara ve ciddiyete göre kimin öncelik vereceğini belirlemek için bir karar ağacı kullanır.

◆ Otomatik telefon sistemleri sizi karşılaştığınız belirli bir soruna yönlendirir (örneğin, A seçeneği için 1'e basın; B seçeneği için 2'ye ve C seçeneği için 3'e basın).

Bir karar ağacı kullanmak veya oluşturmak kulağa zor gelebilir; Endişelenme çünkü bu konuyu daha fazla tartışacağız. Aşağıda, karar ağacı için kullanılan simgeleri bileceksiniz.

Bölüm 3. Karar Ağacı Simgeleri

Bir karar ağacı oluştururken, karar ağacına dahil edebileceğiniz simgeleri veya sembolleri bilmelisiniz. Bu bölümde bir karar ağacının simgelerini ve özelliklerini öğreneceksiniz. Aşağıda karar ağacı oluştururken karşılaşabileceğiniz karar ağacı ikonları bulunmaktadır.

Karar Ağacı Sembolleri

Semboller Karar Ağacı

Karar düğümü - Verilmesi gereken bir kararı temsil eder

Şans düğümü - Çok sayıda olasılığı gösterir

Alternatif dallar - Olası bir sonucu veya eylemi gösterir

Reddedilen alternatif - Seçilmemiş bir seçimi temsil eder

Uç nokta düğümü - Bir sonucu temsil eder

Karar Ağacı Parçaları

Karar ağacı yapmak karmaşık gibi görünse de. Karmaşık verilerle ilgilenir, ancak bu onların anlaşılmasının zor olduğu anlamına gelmez. Her karar ağacı şu üç temel parçayı içerir:

◆ Karar düğümleri - Çoğu zaman, onu bir kare temsil eder. Ve bir kararı gösterir.

◆ Şans düğümleri - Bunlar bir olasılığı veya belirsizliği temsil eder ve bir daire şekli genellikle onu temsil eder.

◆ Bitiş düğümleri - Bunlar sonucu temsil eder ve sıklıkla bir üçgen olarak gösterilir.

Bu üç önemli düğümü birbirine bağladığınızda dallar dediğiniz şeylerdir. Düğümler ve dallar, olasılık ağaçlarını oluşturmak için karar ağacında, genellikle herhangi bir kombinasyon setinde kullanılır. Bu bir karar ağacı örneğidir:

Örnek Karar Ağacı

Aşağıda, bir karar ağacı diyagramı oluştururken karşılaşabileceğiniz bazı terimler bulunmaktadır.

Kök Düğümler

Yukarıdaki grafikte de görebileceğiniz gibi, mavi kare karar düğümü kök düğümdür. Bu, karar ağacı diyagramındaki ilk ve merkezi düğümdür. Diğer tüm olasılıkların, kararların, şansların ve son düğümlerin dallandığı birincil düğümdür.

Yaprak Düğümleri

Yukarıdaki şemada görebileceğiniz leylak renkli uç düğümler, yaprak düğümlerdir. Lider düğümler, bir karar yolunun sonunu temsil eder ve genellikle karar ağacının sonucudur. Bir kurşun düğümü, tıpkı doğal bir yaprak gibi bölünmediği ve yanında dal bulunmadığı için hızlı bir şekilde tanımlayabilirsiniz.

Dahili Düğümler

Kök düğüm ile yaprak düğüm arasında iç düğümü göreceksiniz. Bir karar Ağacında, birçok dahili düğüme sahip olabilirsiniz. Bunlar kararları ve olasılıkları içerir. Ayrıca, önceki bir düğüme bağlı olduğu ve sonuç olarak dallara sahip olduğu için dahili bir düğümü kolayca tanımlayabilirsiniz.

bölme

Düğümler veya alt düğümler bölündüğünde buna dallanma veya bölme diyoruz. Bu alt düğümler yeni bir iç düğüm olabilir veya bir sonuç üretebilir (öncü/son düğüm).

Budama

Karar ağaçları bazen karmaşıklaşarak gereksiz bilgi veya verilere neden olabilir. Bu sorunu önlemek için, Budama olarak bilinen belirli düğümleri kaldırmanız gerekir. Adından da anlaşılacağı gibi, bir ağaç dalları büyüdüğünde, bazı dalları veya bölümleri kesmeniz gerekir.

Bölüm 4. Karar Ağacının Avantajları ve Dezavantajları

Karar ağaçları, alınması gereken karmaşık kararları bozmak ve tartmak için güçlü araçlardır. Ancak, tüm durumlar için geçerli değildir. İşte bir karar ağacı kullanmanın avantajları ve dezavantajları.

PROS

  • Verileri yorumlamak için mükemmel bir araçtır.
  • Sayısal ve sayısal olmayan verileri işlemek için uygundur.
  • Oluşturmadan veya kullanmadan önce yalnızca minimum hazırlık gerektirir.
  • En iyi, en kötü ve en olası durum senaryoları arasında seçim yapmayı kolaylaştırır.
  • Karar ağaçlarını diğer karar verme teknikleriyle kolayca birleştirebilirsiniz.

EKSİLERİ

  • Karar ağacının tasarımı çok karmaşıksa, aşırı uyum oluşabilir. Ve birçok kullanıcı için bir sorun haline gelir.
  • Karar ağaçları, sürekli değişkenler (birden fazla değere sahip değişkenler) için uygun değildir.
  • Tahmine dayalı analiz söz konusu olduğunda, hesaplamalar hantallaşabilir.
  • Karar ağaçları, diğer tahmin yöntemlerine kıyasla daha düşük tahmin doğruluğu üretir.

Bölüm 5. Ücretsiz Çevrimiçi Karar Ağacı Nasıl Yapılır

Herkesin bildiği gibi, masaüstünüzde kullanabileceğiniz birçok karar ağacı yapıcı vardır. Ancak bir uygulamayı indirmek cihazlarınızda yer kaplayacaktır. Bu nedenle, birçok kişi çevrimiçi bir karar ağacı oluşturucu kullanmaya karar verir. Çevrimiçi uygulamalar, depolama alanından tasarruf etmenizi sağlar. Bu nedenle, bu bölümde, en önde gelen çevrimiçi karar ağacı oluşturucuyu kullanarak bir karar ağacının nasıl oluşturulacağını tartışacağız.

MindOnMap başlangıçta çevrimiçi bir zihin haritalama aracıydı. Ancak, sadece zihin haritaları oluşturmakla sınırlı değildir. Bu çevrimiçi uygulama ayrıca TreeMap veya Right Map işlevini kullanarak bir karar ağacı oluşturabilir. Ayrıca karar ağacı oluşturmak için kullanabileceğiniz hazır şablonlar ve tasarımlara sahiptir. Karar ağacınıza çıkartmalar, resimler veya simgeler eklemek isterseniz, MindOnMap projenizi daha profesyonel ve çeşitli hale getirmek için bunları girmenize olanak tanır. Ayrıca MindOnMap, temalar, stiller ve yazı tipleri vb. dahil olmak üzere birçok basit ama pratik araçla donatılmıştır. Ayrıca, bu araca tarayıcılarınızdan tamamen erişilebilir; bu nedenle, onu kullanmak için biraz para harcamanıza gerek yoktur. Bir hesap için oturum açmanız veya oturum açmanız yeterlidir. Ayrıca Google, Firefox, Safari ve daha fazlası dahil olmak üzere tüm web tarayıcılarından erişilebilir.

Ücretsiz indirin

Güvenli indirme

Ücretsiz indirin

Güvenli indirme

MindOnMap kullanarak bir karar ağacı nasıl yapılır

1

MindOnMap'e Erişin

Tarayıcınızı açın ve arayın MindOnMap.com arama kutusunda. Ortaya çıkan sayfadaki ilk web sitesine tıklayın. Yazılımı hemen açmak için sağlanan bağlantıya da tıklayabilirsiniz. Ardından, oturum açın veya bir hesap için oturum açın ve aşağıdaki adıma geçin.

2

Giriş Yap veya Giriş Yap

Oturum açtıktan veya bir hesap için oturum açtıktan sonra, Zihin Haritanızı Oluşturun buton.

Karar Ağacı Oluştur
3

Doğru Harita seçeneğini kullanın

Ve sonra, tıklayın Yeni düğmesini seçin ve Ağaç Haritası veya Sağ Harita seçenekler. Ancak bu kılavuzda, bir karar ağacı oluşturmak için Doğru Haritayı kullanacağız.

Yeni Ağaç Sağ
4

Karar Haritanızı oluşturun

Aşağıdaki arayüzde, hemen ana konuyu veya ana düğümü göreceksiniz. Bir karar ağacı genellikle kök düğümleri, dal düğümleri ve yaprak düğümleri içerir. Şube eklemek için Ana düğümü seçin ve Sekme klavyenizdeki tuş. Ayrıca düğüm arayüzün üstündeki seçenek. Oradan, düğümlerinize ve alt düğümlerinize metinler ekleyebilir ve karar ağacınızdaki öğelerin rengini değiştirebilirsiniz.

Karar Ağacı Süreci
5

Projenizi dışa aktarın

Karar ağacınızı değiştirmeyi bitirdiğinizde, projenizi İhracat düğmesine basın ve istediğiniz çıktı formatını seçin. PNG, JPG, SVG, PDF ve Word arasında seçim yapabilirsiniz. bu İhracat düğmesi arayüzün sağ üst köşesinde bulunur.

Karar Ağacını Dışa Aktar

Bölüm 6. Karar Ağacı Nedir? Hakkında Sıkça Sorulan Sorular

Karar ağacı bir model midir?

Evet, bir modeldir. Bir algoritmanın bir karar ağacı olarak kabul edildiği bir hesaplama modelidir.

PowerPoint kullanarak bir karar ağacı oluşturabilir miyim?

Microsoft PowerPoint, bir karar ağacını canlandırmanıza izin veren şablonları seçebileceğiniz bir SmartArt Graphics özelliğine sahiptir.

Bir karar ağacı için iyi bir doğruluk nedir?

Gerçek test seti değerleri ile tahmin edilen değerleri karşılaştırarak karar ağacınızın doğruluğunu hesaplayabilirsiniz. İyi bir doğruluk yüzdesi 67.53%'dir.

Çözüm

Karar ağaçları yapılması gereken karmaşık kararları veya görevleri yıkmak veya tartmak için harika araçlardır. Ve bir karar ağacı oluşturmanıza izin veren bir uygulama arıyorsanız, MindOnMap şimdi.

Zihin Haritası Yap

Zihin Haritanızı İstediğiniz Gibi Oluşturun

MindOnMap

Fikirlerinizi görsel olarak çevrimiçi hale getirmek ve yaratıcılığa ilham vermek için kullanımı kolay bir zihin haritası oluşturucu!