Блог РСВ

Метод дерево решений: что это такое и какие задачи помогает выполнить

Метод дерево решений используют в разных областях — от банковского сектора до машинного обучения. В статье объясним, как работает этот алгоритм и где его чаще всего применяют.

Что такое дерево решений

Дерево решений — это один из алгоритмов принятия решений, который используют в машинном обучении. Методика разработана по принципу: «Если <условие 1>, то будет < результат 1>».

Приведем пример: если человек позвонил по телефону, ему голосовой помощник предложил выбрать цифру и он нажал 1, то его переведут в техподдержку.

Пройдите онлайн-курсы бесплатно и откройте для себя новые возможности Начать изучение

Где чаще всего используют этот метод

Дерево решений обычно применяют в банковском деле и в тех областях, где работают с клиентами и разрабатывают скрипты для звонков. Частый пример — кредитные или страховые услуги, когда перед одобрением запроса данные о клиенте проверяют по строго определенному алгоритму для оценки возможных рисков.

Еще один пример: у человека не открывается онлайн-курс, он обратился с этой проблемой в службу поддержки. Специалист, которому придет этот запрос, будет действовать по инструкции: в первую очередь он спросит, зарегистрировался ли пользователь на сайте. Затем ветви дерева решений будут расходиться в зависимости от ответа — да или нет, как на схеме ниже.

Какие задачи можно выполнить с помощью дерева решений

  1. Классифицировать данные. Метод помогает изучить особенности объектов или характеристики разных ситуаций и на основе анализа расформировать их на группы и подгруппы.
  1. Отыскать наиболее важные условия. Алгоритм дерева решений позволяет определить именно те условия, которые будут наиболее значимы для данной цели исследования. Как правило, эти условия расположены в самом начале разветвления. Если создать 50 таких деревьев для поиска решения одной задачи, то в начале этой схемы будут практически идентичные условия.
  1. Повысить надежность результата. С помощью дерева решений можно создать максимально точную выборку, отвечающую всем условиям, или составить прогноз исходя из имеющихся данных.

Если вам интересно машинное обучение и вы хотите принять участие в разработке технологий с искусственным интеллектом для известных организаций в стране, то рекомендуем зарегистрироваться в нашем проекте «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект».

Exit mobile version