Как сделать дерево выбора

Этот алгоритм широко известен в торговом бизнесе под названием «дерево покупательских решений» и применяется повсеместно. Дерево покупательских решений ДПР — это модель принятия решения о приобретении товара или услуги целевым покупателем, основанная на анализе наиболее значимых для покупателя критериев выбора в данной категории, составляемая категорийным менеджером. Образно говоря, процесс составления дерева покупательских решений можно назвать «зеркалом категорийного менеджмента», потому что он отражает извечную проблему достижения баланса между стратегией и тактикой торгового оператора. Позиционирование формата и стратегическая роль категории товаров и услуг — вот две базовые вещи, две отправные точки, от которых надо отталкиваться, для того чтобы смоделировать такое дерево покупательских решений, которое будет одновременно отвечать всем трём по-разному расположенным во времени целям торгового оператора.

Как вырастить дерево покупательских решений

Иллюстрация: Катя Павловская для Skillbox Media. Бывают ситуации, в которых сложно принять решение, потому что нужно проанализировать много данных, а зависимость между входными данными и потенциальным результатом нелинейна. Например, когда компания хочет понять, стоит ли открывать новый магазин, или решает, кому поручить разработку приложения — штатной IT-команде или подрядчикам.

Please cite us if you use the software. Деревья решений DT — это непараметрический контролируемый метод обучения, используемый для классификации и регрессии. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая предсказывает значение целевой переменной, изучая простые правила принятия решений, выведенные из характеристик данных. Дерево можно рассматривать как кусочно-постоянное приближение. Например, в приведенном ниже примере деревья решений обучаются на основе данных, чтобы аппроксимировать синусоидальную кривую с набором правил принятия решений «если-то-еще».

• Дерево проблем – что это?
• Мощный набор визуальных инструментов поможет ясно представить и эффективно спланировать будущее.
• Сайт использует файлы Cookie и данные об ip-адресе пользователя.
• Дерево проблем — иерархическая структура, направленная не только на определение актуальных проблем, но и первопричину их появления, а также возможные пути решения проблемных ситуаций. Использоваться данный инструмент может любой организацией, столкнувшийся с необходимостью развития, устранения проблемных ситуаций.

В этом параграфе мы рассмотрим ещё одно семейство моделей машинного обучения — решающие деревья decision trees. Решающее дерево предсказывает значение целевой переменной с помощью применения последовательности простых решающих правил которые называются предикатами. Этот процесс в некотором смысле согласуется с естественным для человека процессом принятия решений. Хотя обобщающая способность решающих деревьев невысока, их предсказания вычисляются довольно просто, из-за чего решающие деревья часто используют как кирпичики для построения ансамблей — моделей, делающих предсказания на основе агрегации предсказаний других моделей. О них мы поговорим в следующем параграфе.

Похожие статьи

• Клюкарзы для резьбы по дереву своими руками
• Сделай сам своими руками ключница из дерева
• Поделки в палисадник из дерева
• Как сделать деревянную хлебницу