Иногда возникают ситуации, когда принятие решения затруднено из-за необходимости анализировать большое количество показателей. Например, пользователь обращается в службу поддержки интернет-провайдера с жалобой на отсутствие интернета. В этом случае сотрудник будет следовать определенному алгоритму: спросит у клиента данные о его подключении, проведет диагностику, устранит проблему. Для составления такого алгоритма чаще всего используют метод дерева решений.
Дерево решений — это графическая модель, в которой каждый узел представляет собой несколько выходов, а каждое ребро — возможный результат этого варианта.
Какие задачи помогает выполнить метод
- Классификация: может использоваться для разделения объектов на разные классы, основываясь на их характеристиках.
- Регрессия: применяется для прогнозирования числовых значений на основе входных данных.
- Выявление закономерностей: помогает выявить важные признаки и зависимости в данных.
Приведем пример: у компании есть сложный процесс обработки жалоб и претензий клиентов. Для каждого обращения разработаны определенные шаги, которым должен следовать сотрудник службы поддержки. Если клиент жалуется на качество продукта, то специалист будет использовать дерево решений для определения, какие вопросы задать покупателю или данные запросить, какие возможные варианты решения предложить, чтобы лучше всего удовлетворить его потребности.
Почему дерево решений полезно в разных сферах
- Метод предоставляет простой и понятный способ разрешения проблем на основе имеющихся данных.
- Он помогает увидеть логику принятия решений и интерпретировать результаты анализа.
- Дерево решений может использоваться для предсказания ситуаций, что делает его универсальным инструментом для разных задач анализа данных.
Метод чаще всего используют для разработки скриптов общения с клиентами в банковском, страховом, торговом и клиентском сервисах.
Как разработать дерево решений
- Выбор признака: для начала построения дерева необходимо выбрать признак, по которому будут разделяться примеры на подмножества в каждом узле.
- Определение критерия остановки: этот параметр определяет условия, при которых процесс построения дерева должен завершиться. Например, это может быть достижение определенной глубины дерева, минимальное количество примеров в узле или другие условия.
- Упрощение дерева: после построения дерева может потребоваться его оптимизация для улучшения интерпретируемости и обобщающей способности модели. Например, обрезки дерева или объединение узлов.
- Оценка точности результатов: после построения дерева необходимо оценить его точность на тестовом наборе данных, определить эффективность модели и возможность ее улучшения.
В разработке дерева решений также может быть полезен наш бесплатный онлайн-курс «Анализ информации для принятия решений». Вы узнаете, как выбирать соответствующие методы анализа, на их основе принимать обдуманные решения, оценивать информацию и составлять цикл принятия решений.
