Онлайн калькулятор: Построение дерева решений

Калькулятор ниже обрабатывает набор обучающих примеров и стоит дерево решений, используя информационный выигрыш в качестве метрики для оценки эффективности разбиения. Немного теории можно найти под калькулятором.

Как использовать: Набор для обучения вводится в виде csv списка, в качестве разделителя используется точка с запятой. Первая строка считается метками характеристик и класса объекта (сначала характеристики, потом класс). Данные по умолчанию взяты из известного примера дерева решений играть или нет в теннис на улице. Объекты принадлежат к двум классам: «Играть» и «Не играть», в качестве характеристик используются «Осадки», «Температура», «Влажность» и «Ветер».

Дерево решений

Осадки;Температура;Влажность;Ветер;Класс Солнечно;Жарко;Высокая;Нет;Не играть Солнечно;Жарко;Высокая;Да;Не играть Переменная облачность;Жарко;Высокая;Нет;Играть Пасмурно;Умеренно;Высокая;Нет;Играть Пасмурно;Прохладно;Нормальная;Нет;Играть Пасмурно;Прохладно;Нормальная;Да;Не играть Переменная облачность;Прохладно;Нормальная;Да;Играть Солнечно;Умеренно;Высокая;Нет;Не играть Солнечно;Прохладно;Нормальная;Нет;Играть Пасмурно;Умеренно;Нормальная;Нет;Играть Солнечно;Умеренно;Нормальная;Да;Играть Переменная облачность;Умеренно;Высокая;Да;Играть Переменная облачность;Жарко;Нормальная;Нет;Играть Пасмурно;Умеренно;Высокая;Да;Не играть

Набор для обучения

Дерево решений

 

content_copy Ссылка save Сохранить extension Виджет

Деревья решений

Дерево принятия решений (также может называться деревом классификации или регрессионным деревом) — средство поддержки принятия решений, использующееся в машинном обучении, анализе данных и статистике. Структура дерева представляет собой «листья» и «ветки». На рёбрах («ветках») дерева решения записаны атрибуты, от которых зависит целевая функция, в «листьях» записаны значения целевой функции, а в остальных узлах — атрибуты, по которым различаются случаи. Чтобы классифицировать новый случай, надо спуститься по дереву до листа и выдать соответствующее значение.

Разберем, как работает дерево решений, на примере данных по умолчанию.

Классифицируемые объекты обладают следующими свойствами (атрибутами):

• Осадки: Солнечно/Переменная облачность/Пасмурно
• Влажность: Высокая/Нормальная
• Ветер: Да/Нет
• Температура: Жарка/Умеренно/Прохладно

Классы объектов: Играем/Не играем

Анализируя атрибуты объекта шаг за шагом, дерево решений должно дать ответ на вопрос «Можем ли мы играть в теннис при данных условиях?». При этот дерево должно сделать это максимально эффективно, за наименьшее возможное количество шагов. Для этого на каждом шаге надо выбирать для проверки «наилучший» в текущей ситуации атрибут. Разбиение множества на подмножества на основе значений атрибутов продолжается до тех пор, пока необходимость в этом не отпадет (все попавшие в разбиение объекты гомогенны, т.е. принадлежат одному классу), либо пока не закончатся атрибуты.

Дерево. построенное на данных по умолчанию сначала предлагает выполнить разбиение по значению атрибута «Осадки».

• Если это значение — «Солнечно», следующее разбиение выполняется по атрибуту «Влажность».
  • Если «Влажность» «Высокая», то объект принадлежит классу «Не играем».
  • Если «Влажность» «Нормальная», то объект принадлежит классу «Играем».
• Если это значение — «Переменная облачность», то объект принадлежит классу «Играем» и дальнейших разбиений не требуется.
• Если это значение — «Пасмурно», следующее разбиение выполняется по атрибуту «Ветер» и т.д.

Обратите внимание, что дерево решений не использует атрибут «Температура»!

Калькулятор выше в качестве оценки оптимальности разбиения использует метрику информационный выигрыш (Information Gain), основанную на энтропии. Однако это не единственная метрика. Также могут быть использованы «критерий Джини», «понижение дисперсии» и др. Подробнее можно почитать тут.

Собственно, вы можете спросить, зачем это все нужно, и нельзя ли просто задать ответ для каждой комбинации атрибутов?Смысл построения дерева решений в том, что алгоритм обучается не на всех возможных комбинациях, а на какой-то их части (в нашем случае на 14 из 36). После этого построенное дерево решений может прекрасно классифицировать оставшиеся 22 комбинации без нас. Конечно, в реальных применениях у деревьев решений тоже есть свои проблемы, связанные с неустойчивостью, смещением, перетренированностью и т.д., но такова жизнь, как говорится.

Деревья решений для анализа покупок в Интернете

Дата публикации Oct 26, 2019

В настоящее время существует тенденция использовать такие решения для онлайн-шоппинга, какАмазонка,eBay,AliExpress, Эти веб-сайты предоставляют платформу для продавцов, чтобы продавать свою продукцию большому количеству покупателей. Поскольку многие службы доставки связаны с этими платформами онлайн-покупок, клиенты из разных стран покупают продукты. В отличие от традиционных магазинов, рейтинги и доброе имя напрямую представлены в торговой платформе для каждого продавца. Поэтому продавцы разрешают покупателям возвращать купленные им товары, если им не нравится товар или имеется какой-либо дефект товара. Некоторые продавцы возвращают всю сумму, если покупатели жалуются, что товары не были доставлены в течение обещанного периода. Некоторые клиенты злоупотребляют этими услугами и обманывают продавцов. Поэтому продавцы на платформах интернет-магазинов испытывают огромную потерю прибыли. Давайте обсудим, как мы можем определить таких клиентов, разработав простую модель машинного обучения; Дерево решений.

---

Посмотри на этосредний пост на деревьях решенийесли вы не знакомы с ними. Вкратце, дерево решений — это модель в машинном обучении, которая включает в себя условия, на которых мы классифицируем данные (для обозначения проблемы). В качестве примера, подумайте о простой ситуации, когда человек счастлив, погода солнечная или он в отпуске. Этот сценарий смоделирован ниже. Обратите внимание, что вы можете использовать погоду и статус отпуска, чтобы предсказать счастье человека с этой моделью.

Простая модель дерева решений

---

Я получил набор данных, содержащий подробную информацию о платформе онлайн-покупок, от компании, занимающейся аналитикой данных, когда я участвовал в Datathon (Data Hackathon). Набор данных закодирован таким образом, что данные клиента и продавца не будут раскрыты. Тем не менее, набор данных включает в себя множество данных (в зашифрованном виде) о продавцах, покупателях и продуктах. Одна из главных задач упомянутого выше дататона состояла в том, чтобы найти образец, возвращающий шаблоны. Это включает часто возвращаемые атрибуты клиента, месяцы года, часто возвращаемые детали товара и данные продавца. Полный набор данных включает полные данные за один год. Взгляните на схему набора данных, чтобы получить представление о наборе данных.

Схема набора данных

---

Набор данных был очень огромным. Даже если он содержал данные за один год, размер был приблизительно 25 ГБ. Это было написано как 4.csvфайлы (один файл за квартал года). Даже с компьютером с 16 ГБ памяти и жестким диском SSD файлы были слишком сложными для обработки. Следовательно,пандПакет python использовался для чтения набора данных в виде кусков.

chunks = pd.read_csv('dataset/DataSet01.csv', chunksize=1000000)for chunk in chunks:
df = chunk
## Perform task on dataframe; df

Обратите внимание, чтоchunksizeПараметр указывает, что только 1000000 записей из данного файла .csv читаются. При предварительной обработке данных, обучении моделям машинного обучения (в данном случае деревьям принятия решений) и моделям тестирования мы можем выполнять эти задачи для каждого блока.

Что касается предварительной обработки, записи с отсутствующими атрибутами были проигнорированы, поскольку были миллионы записей с необходимыми атрибутами. Подмножество заданных атрибутов было выбрано для анализа возврата элемента путем наблюдения корреляций с возвращениями. Посмотри на этоGitHub репозиторийдля более подробной информации и кода на корреляционный анализ. Наконец, следующие атрибуты были выбраны с помощью корреляционного анализа и знания предметной области.

selected_atributes = [‘ONLINE_STORE_CATEGORY’, ‘SIZE_CDE’, ‘CLOR_CDE’, ‘SELLING_PRICE’, ‘PRODUCT_CLASS_02’, ‘FMALE_IND’, ‘MRYD_IND’, ‘BRAND_CODE’, ‘EDUC_LVL_NBR’, ‘MRYD’, ‘AGE’, ‘2017_M7_PURCHASE_AMT’, ‘2017_M7_RETURNED_AMT’,’PRODUCT_CLASS_01', ‘PRODUCT_CLASS_02’]

Обратите внимание: эти атрибуты включают в себя категорию товара, размер, цвет, пол, возраст и семейное положение клиента, приобретенные и возвращенные значения за прошедшие месяцы, уровень образования и т. Д.

---

Давайте построим нашу модель дерева решений, используя склеарнDecisionTreeClassifier,

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics# load selected attributes and return indication as X and y
X = df[selected_atributes]
y = df.RETURN_INDICATION## Split dataset into training set and test set
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1) # 70% training and 30% testmodel = DecisionTreeClassifier()# train the model
model= model.fit(X_train,y_train)# testing the model
y_pred = model.predict(X_test)# Accuracy calculation
print("Accuracy:", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

Сохраняя все гиперпараметры по умолчанию, я получил точность 89%. Вы также можете изменить гиперпараметры дерева решений, изменив параметры, указанные в официальномдокументация,

---

Теперь мы построили наше дерево решений, мы хотим видеть условия (решения), по которым запись клиента относится к категории возвращаемых или нет. Визуализация дерева решений — отличный способ понять эти условия. Давайте использоватьplot_treeвариант вsklern.treeсгенерировать дерево.

tree.plot_tree(model, max_depth=5, filled=True)

Обратите внимание, чтоmax_depth=5указывает, что визуализировать первые 5 уровней глубины дерева. Наше дерево очень сложное. Поэтому для построения полного дерева может потребоваться огромное количество времени и памяти.

Вы можете использовать опциюsklearn.tree.export.export_textэкспортировать дерево в текст. Таким образом, полное дерево может быть легко сгенерировано.

from sklearn.tree.export import export_text
r = export_text(model)
print(r)

Перейти кGitHub репозиторийувидеть сгенерированный график и текстовую структуру дерева решений.

---

Вы можете использоватьpickleсохранить модель.

pickle.dump(clf, open('finalized_model.sav', 'wb'))

А также загрузить модель из сброшенного файла

loaded_model = pickle.load(open('finalized_model.sav', 'rb'))

---

Чтобы классифицировать данную запись клиента как возвращающуюся или не возвращающуюся, мы можем использоватьpredictметод в модели дерева склеарн. Обратите внимание, что сначала вы должны загрузить те же атрибуты в том же порядке, что и на шаге построения модели. Давайте прогнозируем данные тестирования, когда мы разбиваем наш набор данных на наборы для обучения и тестирования.

y_pred_loaded = loaded_model.predict(X_test)

Это вернет список прогнозов (указатель возврата товара), который можно сравнить с фактическим показателем возврата для оценки нашей модели.

print(“Accuracy:”, metrics.accuracy_score(y_test, y_pred_loaded))
>>> 0.96

Что еще более важно, мы можем использовать эту модель, чтобы предсказать некоторые невидимые данные. Как введено вПроблемы с возвратом товаров через ИнтернетПодраздел, набор данных имеет 4 файла .csv. Мы использовали первый файл для обучения нашей модели. Давайте использовать 4-й файл, чтобы предсказать индикацию возврата. Обратите внимание, что мы используем панд для загрузки данных в виде фрагментов.

selected_atributes= ['ONLINE_STORE_CATEGORY', 'SIZE_CDE', 'CLOR_CDE', 'SELLING_PRICE', 'PRODUCT_CLASS_02', 'FMALE_IND', 'MRYD_IND', 'BRAND_CODE', 'EDUC_LVL_NBR', 'MRYD', 'AGE', '2017_M7_PURCHASE_AMT', '2017_M7_RETURNED_AMT','PRODUCT_CLASS_01', 'PRODUCT_CLASS_02']
chunks = pd.read_csv('dataset/DataSet04.csv',chunksize=1000000)i = 0
for chunk in chunks:
i = i +1
if(i>10):
break
df = chunk# load features and target seperately
X_test = df[selected_atributes]
y_test = df.RETURN_INDICATION
y_pred = loaded_model.predict(X_test)
print("Accuracy for chunk ", i, metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))>>> Accuracy for chunk  1 0.865241
>>> Accuracy for chunk  2 0.860326
>>> Accuracy for chunk  3 0.859471
>>> Accuracy for chunk  4 0.853036
>>> Accuracy for chunk  5 0.852454
>>> Accuracy for chunk  6 0.859550
>>> Accuracy for chunk  7 0.869302
>>> Accuracy for chunk  8 0.866371
>>> Accuracy for chunk  9 0.867436
>>> Accuracy for chunk  10 0.89067

На этапе тестирования мы получили точность 96%. Однако это приведет к точности в середине 80-х. Это связано с тем, что модель была приспособлена к сезонным колебаниям в первом квартале года. (Напомним, что мы только обучили нашу модель, используя 1-й файл .csv из 4 файлов). Поэтому она не отражает сезонные колебания в последнем квартале года. Тем не менее, обучение модели с использованием всех 4 файлов .csv может решить эту проблему. Вы по-прежнему можете загружать данные небольшими порциями из всех файлов 4 .csv и обучать модель.

Проверьте код на этомGitHub репозиторий, Надеюсь, вы найдете статью полезной.

Оригинальная статья

Дерево принятия решений — Международный институт медиации

Поздравляю! Вы рассматриваете возможность посредничества. Статистические данные во всем мире убедительно подтверждают, что посредничество имеет как минимум 80% шанс успешно привести стороны к соглашению, включая ситуации, когда стороны зашли в тупик. Немногие другие процессы имеют такой высокий уровень успеха.

Чтобы максимизировать шансы на успешный результат — как и все остальное — важна подготовка, и это цель этого Дерева решений. Он был разработан, чтобы предоставить пользователям услуг посредничества объективные и беспристрастные инструкции о том, что следует учитывать при назначении посредника. Он был подготовлен с учетом комментариев и предложений членов IMI. Независимая комиссия по стандартам и другие.

Поскольку посредничество осуществляется по взаимному согласию, выбор подходящего посредника и правильного процесса часто является первым, с чем соглашаются стороны, часто после долгой истории разногласий. В максимально возможной степени вовлекайте в этот процесс другую сторону или стороны. Если все стороны будут руководствоваться одинаковыми соображениями при выборе посредника, будет легче сделать совместный выбор.

Поскольку посредничество является не только согласованным, но и гибким, процесс можно адаптировать к потребностям сторон. Варианты, которые должны сделать стороны, включают все ветви в дереве решений.

Одно уточнение перед тем, как начать. Дерево относится к «Поставщикам посредничества». Это организации и учреждения, которые предоставляют пользователям услуги посредничества. Эта услуга может широко варьироваться по объему и контактам, но, как правило, включает помощь в выборе посредника и часто поддержку в ведении дел. IMI не является поставщиком услуг — IMI не имеет группы посредников и не предлагает поддержку в управлении делами. Что он делает, так это запускает открытый портал, который позволяет пользователям находить компетентных посредников, просматривать свои профили с отзывами предыдущих пользователей в форме дайджеста отзывов и предоставлять беспристрастную информацию о посредничестве. Но IMI не конкурирует на рынке посреднических услуг и не является «поставщиком».

Как и любое дерево, это живое существо. Отзывы, идеи и предложения по улучшению Дерева решений приветствуются от пользователей, профессиональных консультантов, посредников, поставщиков, преподавателей и других. Просто нажмите контакт

Смотрите также Выбор подходящего посредника

Древо решений

Совет: вы можете встроить приведенную выше диаграмму на свой веб-сайт, используя следующий код.

<script src="//my.visme.co/visme.js"></script><div data-url="jw63p30v-decision-tree-finding-the-right-mediator" data-w="800" data-h="1035" data-domain="my"></div>

Будет ли посредничество администрируемым органом-поставщиком или не администрируемым?

Это полезный первый вопрос, но не обязательно сразу решать его. Как при административном, так и при неадминистрируемом посредничестве часть услуги, которую вы должны ожидать, состоит в том, что процесс будет гибким и адаптированным к конкретным потребностям сторон. Медицинское учреждение или посредник должны быть в состоянии помочь вам в этом.

Если спор относится к контракту, в нем может быть положение о посредничестве, в котором указывается, как будет выбираться посредник и конкретный поставщик посредничества, который может предложить список подходящих посредников, рекомендовать посредника или помочь сделать выбор для стороны. Оговорка о посредничестве также может предусматривать, что посредничество будет осуществляться в соответствии с соглашением о посредничестве и кодексом поведения Поставщика посредничества. Однако медиация — это гибкий и согласованный процесс: если стороны считают, что эти договорные правила неуместны, они, как правило, могут согласиться на другой подход к медиации.

В качестве альтернативы, передающий орган, такой как суд или другой орган, может указывать или предлагать, как может или будет выбран посредник. Это может быть важно, если сторонам необходимо урегулирование спора для официального признания Судом. 

Или может не быть договора с оговоркой о посредничестве и нет органа направления. Выбор посредника и использование посредника может полностью зависеть от сторон. Некоторые стороны и профессиональные советники разработали внутренние механизмы выбора посредника на основе прошлого опыта и других критериев. Или может вообще не быть руководства.

Управляемые и неуправляемые посредничества

В администрируемых медиациях:

• Профессиональный поставщик услуг медиации полностью или частично управляет аспектами администрирования и управления делами, чтобы их можно было отделить от спора.
• Часто организация-поставщик действует в соответствии с набором правил или предлагает соглашение о посредничестве, которое регулирует порядок организации и проведения посредничества, вопросы конфиденциальности, беспристрастность посредника, применение ограничений по времени / стоимости и т. Д.
• Провайдер может выбрать или порекомендовать сторонам подходящего посредника, что может избежать риска того, что стороны не придут к согласию в выборе посредника.
• Провайдер обычно взимает административный сбор и может установить гонорар посредника и указать, как эти затраты будут оплачиваться (например, поровну между сторонами).
• Обычно стороны могут обсуждать вопросы управления делами / выбора медиатора с поставщиком услуг медиации вместе или независимо. Хотя провайдеры (но это также относится к посредникам в самоуправляемых посредничествах) не могут заставить стороны соглашаться на что-либо, их нейтралитет может помочь облегчить общение между сторонами и обеспечить конструктивное понимание процесса всеми участниками.

Администрируемое посредничество может быть особенно полезным там, где существуют сильные коммуникационные барьеры между сторонами или когда одна или несколько сторон не хотят выступать посредником или сотрудничать в посредничестве, хотя эти проблемы также могут быть преодолены посредниками в неадминистрируемых процессы.

При ненадлежащем посредничестве:

• Никакой провайдер или третья сторона в ведении дел не участвует или, если участвует, просто помогает сторонам выбрать подходящего посредника, но не предоставляет других услуг по ведению дел. 
• Стороны сами выбирают посредника и согласовывают с ним, какие правила, соглашение о посредничестве и процесс будут применяться. Многие посредники имеют типовые соглашения и правила о медиации, которые могут применяться или адаптироваться к потребностям сторон.
• Медиатор выполняет задачи по ведению дела или делится ими со сторонами.
• Административные расходы, если таковые имеются, обычно являются частью гонорара посредника.
• У сторон больше контроля, а также больше вопросов, которые необходимо решить.

Одним из факторов, который может повлиять на эту проблему, является наличие крайних сроков. Должны ли стороны пытаться прийти к соглашению в течение определенного периода времени, или существуют какие-либо финансовые ограничения относительно того, как и когда должно происходить посредничество? В некоторых ситуациях может существовать требование о том, что посредничество должно происходить определенным образом или с использованием только посредников из указанной комиссии или поставщика, в противном случае урегулирование может не иметь юридической силы. Определение того, применяются ли крайние сроки, бюджетные ограничения и какие-либо юридические требования, может повлиять на выбор и привлечение посредника, а также на то, можно или нужно выбрать администрируемый или неадминистрируемый процесс.

Он сказал, что «Нет споров о том, о чем это ». Очень часто движущими силами спора являются несколько вопросов или мотивов, а иногда формальности спора являются просто поверхностными, в то время как реальный спор (и, следовательно, ключ к истинному разрешению) может быть сосредоточен на чем-то, что не отражено в правовой структуре. или технические сложности.

Медиаторы не уполномочены судить по существу спора — они не являются судьями или арбитрами. Их роль состоит в том, чтобы помочь сторонам прийти к соглашению, обычно путем поиска корней их проблем. Итак, два ключевых вопроса при выборе посредника:

1. Будет ли нам выгодно иметь посредника, который знаком с основными вопросами, которые, скорее всего, могут возникнуть в ходе переговоров об урегулировании? 
2. Или другие, сидящие за столом, предоставят необходимый опыт? 

Если вам нужен посредник с более высокой оценкой (см. Подробнее 3), важность знакомства с конкретными правовыми и / или существенными вопросами, регулирующими спор, может быть более важным, чем если результат, вероятно, потребует создания новых вариантов или улучшения отношений для будущее.

Помните, когда вы нанимаете посредника, вы покупаете его умение выступать посредником. Не каждый посредник обязательно имеет значительный опыт во всех областях практики, о которых идет речь. Таким образом, вам может потребоваться сопоставить (а) навыки процесса посредника с (б) юридическим и существенным опытом посредника в спорных вопросах. 

Если необходимы как процесс, так и существенный опыт, одним из вариантов может быть рассмотрение совместного посредничества. Например, если возникает спор о будущем совместного строительного предприятия и возникает необходимость изменить ключевые элементы предприятия, вы можете подумать, что вам нужен посредник в строительстве, а также бухгалтер. Или, если дело касается интеллектуальной собственности, патентных споров, технических или тайных вопросов, вам может потребоваться специалист по интеллектуальной собственности / патентам / программному обеспечению. так же как и сигнал опытный посредник. Выбор посредников, которые хорошо работают вместе, может иметь дополнительные затраты, но может значительно упростить переговоры и помочь сторонам быстрее достичь более всестороннего результата. Другой вариант может заключаться в привлечении нейтрального эксперта, обладающего компетенцией в определенных технических областях, даже если этот человек не является посредником.

Какие стили медиации необходимы?

Часто стилям посредничества, которые практикуют медиаторы, уделяется слишком мало внимания. Для пользователей услуг посредничества важно выбрать посредника со стилем или несколькими стилями, которые соответствуют потребностям их конкретного дела — как для всех вовлеченных сторон, так и для ситуации, которую необходимо разрешить. Но, как и при выборе любой профессиональной услуги, вам сначала необходимо определить ваши вероятные потребности, а затем убедиться, что ваш выбор профессионала соответствует этим потребностям. 

По сути, существует три основных — и довольно разных — стиля посредничества: фасилитативный, оценочный и трансформирующий. Для краткого обзора того, какие стили практики и навыки задействованы в каждом стиле, кликните сюда.

Хотя фасилитирующий стиль обычно рассматривается как наиболее распространенная форма посредничества, в опосредованном споре нет ничего необычного в том, что оценочные и / или преобразующие компетенции применяются посредником в разные моменты и в разных мерах. Многие посредники легко переходят от одного стиля к другому в зависимости от ситуации. Но некоторые содействующие посредники предпочитают не давать оценок, если их не попросят стороны.

Если наиболее важными задачами являются преодоление препятствий в общении, выявление скрытых препятствий, разработка вариантов для взаимной выгоды, а также помощь сторонам в творческом мышлении и достижении соглашения, стороны, вероятно, захотят посредника-посредника.

Если стороны понимают, что посреднику будет необходимо выйти из тупиковой ситуации, дав необязательные заключения, задавая сложные вопросы, комментируя факты и закон дела, направляя стороны другими более директивными способами или помогая установить руководящие принципы для урегулирования, основанные на объективных нормах (таких как отраслевые стандарты, закон и т. д.), им, вероятно, понадобится посредник, способный давать оценку.

Если цель состоит не в разрешении конкретного спора, а в улучшении отношений между сторонами, и если эти отношения важны для будущего, то преобразующий посредник будет больше сосредотачиваться на помощи сторонам в общении и совместной работе, чем на разрешении краткосрочных конфликтов. . Среди других применений трансформирующего посредничества в бизнес-контекстах — отношения между: конкурентами или членами отрасли, партнерами по совместным предприятиям и регулируемыми и регулирующими органами / государственными органами.

Будет полезно, если стороны обсудят эти вопросы до того, как сузят круг поиска посредника или поставщика услуг посредничества, а затем обсудят желаемые стили с посредниками, включенными в короткий список. Соглашения о посредничестве также могут отражать проблемы стиля — например, включение параграфа, подтверждающего ожидания сторон, что посреднику будет предложено дать необязательное мнение или оценку, если будет достигнута тупиковая ситуация.

Насколько важны языковые и / или культурные навыки посредника?

В этом вопросе может быть больше, чем кажется изначально.

Очевидно, что посреднику необходимо эффективно общаться со всеми сторонами и их представителями. Если стороны не говорят на одном родном языке, может быть полезно рассмотреть вопрос о посреднике, который может успешно выступать посредником на естественных языках сторон.

Однако наиболее важно обеспечить, чтобы стороны могли эффективно общаться друг с другом и с посредником, а также облегчить понимание. Использование посредников, каждый из которых владеет разными языками и культурными навыками, может быть одним из путей продвижения вперед. Другой подход — использование переводчиков. Если они независимы от сторон, их можно рассматривать как помощников посредника и, следовательно, играть важную нейтральную роль.

Помимо языковых навыков, учитывайте культурную приемлемость посредника для всех сторон, включая способность посредника эффективно взаимодействовать со сторонами. Там, где есть языковые проблемы, также могут быть культурные проблемы, но могут быть сильные культурные различия между сторонами, имеющими один и тот же родной язык (например, когда задействованы разные профессиональные культуры).

В случае разнообразия культурного происхождения сторон, посредник или поставщик услуг посредничества, который разделяет культурные ценности и полномочия только одной стороны, не может быть доверен или принят другой стороной. Рассмотрите возможность выражения желания выбрать посредника или поставщика, который, как считается, разделяет культурные традиции другой стороны, или посредника, хорошо знакомого с обеими культурами, или предложить использовать посредника из третьей культуры, который имеет опыт межкультурных переговоров, или международное учреждение или провайдер. Опять же, помощники могут быть решением. В ситуациях, когда другая сторона проявляет нежелание участвовать в посредничестве, эти подходы могут помочь ей чувствовать себя более комфортно в процессе.

Прежде всего, убедитесь, что посредник чувствителен к культурному разнообразию и обладает способностью понимать различия, связанные и подразумеваемые культурной динамикой.

Эффективность медиации зависит от всех сторон, доверяющих посреднику. Завоевать это доверие — часть работы посредника.

Насколько важно местонахождение посредника?

Местоположение посредника может быть важным, но часто не таким важным, как многие думают.

Могут быть включены командировочные расходы, но они часто невелики по сравнению с суммой спора и суммами, которые будут потрачены, если не будет урегулирования. Другая сторона может вызвать подозрения, если вы выберете посредника в вашем районе (если другая сторона также не находится в том же месте).

Обычно разумно рассматривать местонахождение посредника как практический вопрос при рассмотрении короткого списка посредников, некоторые из которых являются местными, а некоторые нет, а не как превалирующее соображение с самого начала. Если стороны хотят, чтобы посредник присоединился к ним в их регионе или в другом месте, имейте в виду, что некоторые посредники взимают путевые расходы и время в пути. Это может быть, а может и не быть фактором при выборе посредника.

Нейтральное место встречи может быть важным фактором, отражающим нейтралитет процесса. Выбор внешнего посредника и / или нейтрального места встречи может быть особенно полезным, если стороны находятся из разных мест, или где существует высокий уровень враждебности, или где существует очевидный дисбаланс сил.

При онлайн-посредничестве местоположение посредника гораздо менее актуально, но тогда могут применяться другие соображения, такие как доступность (например, с учетом часовых поясов) и их навыки в посредничестве онлайн.

Что еще нужно учитывать при выборе посредника?

Профили посредников

Изучите Профили посредников и сравните их. Просмотрите отзывы предыдущих пользователей и коллег. Следите за ссылками, которые они предлагают. Используйте поисковые системы для получения дополнительной информации.

Расходы

Затраты на посредничество неизменно составляют небольшую часть судебных разбирательств. Тем не менее, необходимо понимать и принимать затраты. Поставщики услуг посредничества часто указывают затраты на шкале сборов, которая может включать затраты, взимаемые их посредниками. В более крупных случаях стоимость может быть предметом переговоров. Некоторые посредники взимают почасовую оплату, некоторые — дневную, некоторые — за подготовку и время в пути, а другие — нет. В международных спорах дорожные расходы могут быть значительными, но их также можно оценить заранее. Общие расходы на посредничество обычно делятся между сторонами поровну. Некоторые стороны (например, повторные пользователи посредничества, например, страховщики) могут согласиться платить больше, чем равную долю. Любые судебные издержки обычно несет каждая сторона. Эти договоренности могут быть подтверждены до посредничества (например, в соглашении о посредничестве) или изменены впоследствии в мировом соглашении.

Использование Кавказа

Некоторые медиаторы не любят встречаться со сторонами по отдельности и предпочитают делать все на совместных заседаниях. Некоторые медиаторы предпочитают противоположное и будут работать только на закрытых сессиях с каждой стороной отдельно (на «собраниях»). Другие предпочитают смешивать, но могут иметь разные взгляды на то, когда проводить кокус, как долго и почему. Если текущие или будущие отношения могут быть важны, может быть полезно сделать больше на совместных занятиях. Если проверка реальности важна, это может быть полезно на собраниях. На этот счет существует удивительное разнообразие взглядов, которые могут отличаться от страны к стране. Это тема, которую стоит обсудить с другой стороной и с потенциальным посредником при выборе нейтрального.

Нормы поведения

Доверие лежит в основе процесса посредничества. Если стороны не верят в честность медиатора с точки зрения компетентности, усердия, нейтралитета, независимости, беспристрастности, справедливости и способности уважать доверие, посредничество вряд ли увенчается успехом. При выборе посредников подтвердите от организаций-поставщиков (или, если вы выбираете посредника напрямую, подтвердите с посредниками), соблюдают ли они Кодекс профессионального поведения, и попросите предоставить копии.

дело

Следите за любыми ссылками. Не пытайтесь найти ответы, которые могут повлечь за собой конфиденциальную информацию, но общие вопросы обычно считаются совершенно правильными.

Исследования

Проведите дальнейшие исследования, возможно, совместно с другой стороной. Не все компетентные посредники выбрали получение сертификата IMI, поэтому рассмотрите все группы поставщиков услуг посредничества и профессиональных организаций. Если посредник или поставщик не может предоставить вам доступ к предыдущим отзывам пользователей в анонимной форме, вам необходимо найти другие способы узнать больше о фактической работе посредника в предыдущих случаях и других показателях компетентности и пригодности посредника.

Под управлением

Найдите подходящего поставщика услуг посредничества

Во-первых, определите, в каких именно услугах стороны нуждаются от посредника. Это поможет сравнить различные организации-провайдеры, чтобы определить, какие услуги предлагает каждый, какие комбинированные услуги они могут предоставлять (например, посредничество и арбитраж), и совпадают ли они с потребностями сторон. Не стесняйтесь обсуждать эти потребности и соответствующие затраты с поставщиками услуг — они помогут вам принять необходимые решения.

Если вы уже определили одного или нескольких потенциально подходящих посредников, и если они находятся в панели поставщика, рассмотрите возможность использования этого поставщика для администрирования вашего посредничества.

IMI беспристрастен и не рекомендует никаких провайдеров. Многие из них не совсем сопоставимы из-за различий в услугах, которые они предоставляют, их географического охвата и различных потребностей в разных случаях. Ссылки на ряд поставщиков посредничества размещены на веб-портале IMI в качестве информационной помощи пользователям. На веб-портале IMI могут быть ссылки на провайдеров и другие группы, члены которых имеют сертификаты IMI, а также на некоторые международные учреждения и профессиональные организации.

Без администрирования

Найдите подходящего посредника

Поисковая система IMI — это полезное место для начала поиска посредника, независимо от того, решат ли стороны использовать орган провайдера или нет. IMI не имеет финансовой заинтересованности в этом решении. Ни посредник, ни какой-либо поставщик медицинских услуг не платит IMI гонорар за рассмотрение дела. Сертификатом IMI могут быть только посредники, которые подтвердили свою компетентность по мнению предыдущих пользователей и коллег. Таким образом, внимание сторон при выборе сертифицированного медиатора IMI, скорее всего, будет меньше связано с компетенцией (которую легче предположить), а в большей степени направлено на пригодность посредника для решения конкретных проблем, стоящих перед сторонами, и их процедурных предпочтений.

На уровне пригодности вы можете сузить область поиска по области практики, местоположению, языковым навыкам и стилю посредничества. Сохраните, распечатайте и прочтите полные выбранные вами профили. Измените критерии выбора, чтобы получить подробную информацию о других посредниках.

Прочтите дайджест отзывов, встроенный в профиль каждого сертифицированного посредника IMI. Это независимо подготовленная сводка отзывов предыдущих пользователей о работе каждого посредника. Подумайте о том, чтобы поговорить с некоторыми из тех, кто указан в качестве рефери.

После того, как вы составили короткий список, подумайте о том, чтобы привлечь другую сторону к процессу отбора. Выбор посредника / провайдера должен быть совместным. Предложите им пройти через тот же процесс, если они найдут других подходящих посредников, которых следует рассмотреть. Порекомендуйте им это дерево решений и выразите заинтересованность в их выборе.

Стороны должны свободно обращаться к отдельным медиаторам, оставшимся в их выборе. Этот прямой контакт должен помочь вам сделать окончательный выбор.

Если в споре участвуют более двух сторон, подумайте о том, чтобы спросить у медиаторов, которые были включены в короткий список, есть ли у них опыт посредничества с несколькими сторонами и участвовал ли в этих делах поставщик услуг. Административные вопросы и вопросы управления делами могут быть более сложными при многостороннем посредничестве.

Хотя посредники усердно работают, контроль над переговорами остается за сторонами, и результат остается за ними, а не за посредником. При любом посредничестве после установления компетенции жизненно важно выбрать наиболее подходящего посредника.

Аналитика больших данных — деревья решений

Дерево решений — это алгоритм, используемый для контролируемых задач обучения, таких как классификация или регрессия. Дерево решений или дерево классификации — это дерево, в котором каждый внутренний (не конечный) узел помечен входной функцией. Дуги, идущие от узла, помеченного элементом, помечены каждым из возможных значений объекта. Каждый лист дерева помечен классом или распределением вероятностей по классам.

Дерево можно «изучить», разбив исходный набор на подмножества на основе теста значения атрибута. Этот процесс повторяется для каждого производного подмножества рекурсивным способом, называемым рекурсивным разбиением . Рекурсия завершается, когда подмножество в узле имеет все то же значение целевой переменной, или когда расщепление больше не добавляет значения к прогнозам. Этот процесс нисходящей индукции деревьев решений является примером жадного алгоритма и является наиболее распространенной стратегией для изучения деревьев решений.

Деревья решений, используемые в интеллектуальном анализе данных, делятся на два основных типа:

• Классификационное дерево — когда ответ является номинальной переменной, например, является ли электронная почта спамом или нет.

• Дерево регрессии — когда прогнозируемый результат можно считать действительным числом (например, зарплата работника).

Деревья решений — это простой метод, и у него есть некоторые проблемы. Одна из этих проблем — высокая дисперсия в результирующих моделях, которые создают деревья решений. Чтобы решить эту проблему, были разработаны ансамблевые методы деревьев решений. В настоящее время широко используются две группы методов ансамбля:

• Деревья решений для суммирования — эти деревья используются для построения нескольких деревьев решений путем многократной повторной выборки обучающих данных с заменой и голосования деревьев за консенсус-прогноз. Этот алгоритм был назван случайным лесом.

• Повышение деревьев решений — Повышение градиента объединяет слабых учеников; в этом случае деревья решений превращаются в одного сильного ученика итеративным способом. Он подгоняет слабое дерево к данным и итеративно продолжает подбирать слабых учеников, чтобы исправить ошибку предыдущей модели.

# Install the party package
# install.packages('party') 
library(party) 
library(ggplot2)  

head(diamonds) 
# We will predict the cut of diamonds using the features available in the 
diamonds dataset. 
ct = ctree(cut ~ ., data = diamonds) 

# plot(ct, main="Conditional Inference Tree") 
# Example output 
# Response:  cut  
# Inputs:  carat, color, clarity, depth, table, price, x, y, z  

# Number of observations:  53940  
#  
# 1) table <= 57; criterion = 1, statistic = 10131.878 
#   2) depth <= 63; criterion = 1, statistic = 8377.279 
#     3) table <= 56.4; criterion = 1, statistic = 226.423 
#       4) z <= 2.64; criterion = 1, statistic = 70.393 
#         5) clarity <= VS1; criterion = 0.989, statistic = 10.48 
#           6) color <= E; criterion = 0.997, statistic = 12.829 
#             7)*  weights = 82  
#           6) color > E  

#Table of prediction errors 
table(predict(ct), diamonds$cut) 
#            Fair  Good Very Good Premium Ideal 
# Fair       1388   171        17       0    14 
# Good        102  2912       499      26    27 
# Very Good    54   998      3334     249   355 
# Premium      44   711      5054   11915  1167 
# Ideal        22   114      3178    1601 19988 
# Estimated class probabilities 
probs = predict(ct, newdata = diamonds, type = "prob") 
probs = do.call(rbind, probs) 
head(probs)

Дерево решений в менеджменте

Руководитель организации, выпускающего в настоящее время продукцию X1 в объеме V1тек. = 1000 единиц, считает, что необходимо расширять рынок продукции Х2.

Проведенные маркетинговые исследования определили вилки спроса на продукцию Х2 (V1max = 1000 единиц; V1min = 5000 единиц; V2max = 8000 единиц; V2min = 4000 единиц), а также вероятности низкого и высокого спроса (D1max = 0,7; D1min = 1 -D1max = 0,3; D2max = 0,6; D2min = 1-D2max = 0,4).

Выявлено, что даже минимальный уровень спроса намного превышает имеющиеся мощности организации, которые необходимо использовать для производства обоих видов продукции.

Определен уровень прибыли на единицу продукции каждого из видов (P1 = 1 денежных единиц; Р2 = 0,9 денежных единиц). 

Рассчитаны затраты (К = 0,4 * 103 денежных единиц) на удвоение мощности организации (для одновременного производства продукта Х1 в существующем объеме и производства продукции Х2 в эквивалентном объеме) V1тек = 1000 единиц и V2экв = 900 единиц, на увеличение мощности организации под минимальный и максимальный спрос на текущую продукцию (K1min= = 1,4 * 103 денежных единиц и K1max = 2 * 103 денежных единиц) и под минимальный и максимальный уровень спроса на продукцию Х2 (К2 min = 0,8 * 103 денежных единиц и К1max = 1,2 * 103 денежных единиц соответственно).

Необходимо определить рациональность замены продукции и расширения мощностей, под одновременный выпуск продукции в том числе.

Решение.

Дерево решений и рассчитанные последствия решения отображены на рисунке 5.

 

Рисунок 5 — Дерево решений с ожидаемыми значениями приведенных результатов (EV), долларов

Определив результаты решений при производстве продукции одного их видов (Х1 или Х2), выявим эффективные действия во второй точке решений. 

Отбросим для этого иррациональные действия по расширению мощностей и данные об ожидаемом выигрыше перенесем в 4 графу. С учетом вероятности существующего спроса на продукты, проведем расчет средней эффективности действий в местах разветвления событий (3 графа). Выявлено, что продолжение производства продукта Х1, при параллельном расширении мощностей является более выгодным вариантом, чем переход на производство продукции Х2 вместо продукции X1.

Однако нами не учитывалась возможность параллельного производства продукции X1 и Х2 при расширении мощностей организации под максимальный уровень спроса. Поэтому проведем еще одно ответвление из первой точки принятия решения, соответствующее этому варианту решения. Эффективность этого варианта состоит из эффективности первого варианта и второго варианта (Э1 и Э2) за минусом вложений на первоначальное удвоение мощностей организации. Эффективность этого варианта самая высокая, поэтому варианты 1 и 2 необходимо вычеркнуть.

Вывод. Необходимо существенно развивать мощности и одновременно выпускать два вида продукции.

 
Рисунок 6 — Дерево принятия решений при определении стратегии организации

Представленная схема решения немного упрощена, так как мы не рассматривали варианты привлечения резервов по выпуску продукта одного вида при минимальном уровне спроса для производства продукции другого вида, лимиты по вложениям денежных средств (в условиях задачи для этого недостаточно данных).

Tableau: деревья решений, потоковые диаграммы и диаграммы Санкей — строим быстро!

В этой статье мы расскажем, как построить дерево решений в Tableau. Цель — сделать это с минимальными затратами на подготовку данных. Для рассматриваемого примера будет использован датасет Superstore, который доступен по умолчанию при установке Tableau.

Мы построим следующее дерево:
• Level 0: Точка отсчета
• Level 1: Приоритет заказов
• Level 2: Способ доставки
• Level 3: Продуктовый контейнер

Результат будет выглядеть следующим образом:

В прикрепленной книге (см. в конце статьи) доступно множество интерактивных функций, с помощью которых можно выбирать:

• Аналитический разрез, который будет использован на Уровнях 1,2 и 3
• Дата фильтруется по году
• С помощью индикатора можно определять размер потока
• Цвет потока можно привязать к другому индикатору
• Тултип отображает детальную информацию

В этой статье не будет подробного пошагового разбора метода построения данного вида диаграмм, но будет объяснена логика расчетов для построения визуализации.

Подготовка данных

Для начала построим датасет. Будем использовать датасет Superstore, который сблендим с полигональным датасетом (полигональный датасет мы тоже подготовим! — см. приложение в конце статьи).

Результат этих действий показан ниже. В нем удалены все неиспользующиеся данные и добавлена колонка «Link» в таблице данных Superstore.

Логика решения

Для лучшего понимая логики сначала построим диаграмму в MS Powerpoint:

По сути, мы построили визуализацию иерархии. Декомпозируем эту поточную диаграмму на части и добавим оси:

Для построения этой логики в Tableau необходимо определить положение аналитического разреза на разных уровнях на визуализации, т.е. координаты (х,у). Декомпозируем аналитический разрез на 3 шага A, B и C. Уровни будут определять X-координату иерархии, Y-координате будет отвечать ранг Уровня для отображения соответсвующего потока.

В данном методе, X-координата определяется нашей полигональной моделью, построенные кривые будут соответствовать уровням A, B и C.

По сути, Уровень 3 должен описывать ранг каждого отдельного продуктового контейнера для определенного способа доставки и определенного приоритета доставки. Можно представить это следующим образом:

Идея заключается в том, что Tableau может легко представить подобное отображение в виде таблицы или плиточной диагграммы, но мы ухитримся представить данную информацию в виде графика дерева решений.

Задача

Нужно определиться с тем, как отсортировать аналитические разрезы на разных уровнях для того, чтоб изобразить наши кривые.

Решение

Функция INDEX и использование расчетов (Advanced Table Calculations).
INDEX определит ранг, а расчеты – уровни группировки кривых.

Для лучшего понимания построим 4 показателя:
Index 0 = INDEX() расчитанный для Level 0, Level 1, Level 2, Level 3 на уровне «Level 0». Level 0 является начальной точкой отсчета всего датасета. Создаем расчетное поле «Level 0», являющееся «Стартом». Это позволит создать визуализацию, начинающуюся с одной точки не зависимо от других уровней.

Для этого создаем новое расчетное поле:

1. Назовем его Index 0
2. Используем функцию INDEX()
3. Нажмем «Default Table Calculation» в правой верхней части окна создания расчетного поля. В поле «Compute using» выберем «advanced…» и построим адресацию следующим образом:
   Level 0 > Level 1 > Level 2 > Level 3 (обязательно использовать именно такой порядок!)

Нажимаем «ОК» и выбираем Level 0 в выпадающем меню «At the level». Повторно нажимаем «ОК».

Повторяем данную последовательность действий для Индексов 1, 2 и 3. Единственное отличие заключается в определении расчетов для Level 1, 2 и 3.

Построив таблицу по этой информации, должно получиться следующее:

Тем самым определено правильное ранжирование элементов на каждом уровне иерархии.

Теперь построим распределение этих точек для определения оси Y на визуализации. Для этого необходима калибровка, которая позволит вместить такой же объем данных для того, чтобы кривые разделялись вместо того, чтоб получился «водопад». Наиболее простым способом является ранжирование от 0 до 1.

Определим позиции:
Position N :
INDEX()/(SIZE()+1)
Расчет производится по Level 0, Level 1, Level 2, Level 3 на Level N.

• INDEX отвечает за ранжирование
• SIZE определяет количество уникальных Index в разбиении
• +1 для правильного распределения точек от 0 до 1

Для нашего примера:

• Иерархия: Critical / Delivery Truck / Jumbo Drum
• Index для Level 3 будет равен 2.
• Положение 3 будет равно 2/(12+1) = 2/13

После этого можно построить визуализацию используя тот же метод, который использовался для построения полигональной диаграммы Санкей (см. https://community.tableau.com/thread/152115).

Теперь можем построить кривые A, B и C и финальную визуализацию (на дэшборде либо на отдельном листе).

Важно:
в Tableau использование расчетов (Table Calculations) может потребовать обновления «плашек» индикаторов на визуализации. Если не получается построить нужную визуализацию, просто перетащите и замените «плашки» индикаторов на визуализцию для обновления отображения.

Сделаем визуализацию полигональной

Для построения деревьев решений при помощи полигонов, необходимо затратить большее количество усилий и использовать другой подход нежели для полигонального Санки-чарта для определения уровней:

• Размер: SUM([Choose Indicator]) / TOTAL(SUM([Choose Indicator]))
  Расчитать для Level 0, Level 1, Level 2 и Level 3
• Положение N Max : [Position N] + RUNNING_SUM([Size])
• Положение N Min : [Position N Max] — ([Size])

Такой подход позволит распределить данные на оси от 0 до 2.

В остальном все повторяет построение диаграммы Санкей (санки-чарта).

 

Поздравляем!
Мы научились использовать адресацию для кастомизации визуализаций, необходимо потренироваться с описанным методом для построения новых поточных диаграмм.

Источник: tableau.com
Перевод: Филипп Савенков, Technology Strategy, Senior Consultant

Файлы в помощь:

ЦИФРЫ О НАС

Мы, компания АНАЛИТИКА ПЛЮС, с 2012 года помогаем нашим клиентам работать с данными — находить полезные инсайты и использовать эту информацию для увеличения прибыли компании.

За это время мы разработали и внедрили решения для компаний из разных сфер бизнеса: ритейл, дистрибуция, логистика, e-commerce, банки и финансы, маркетинг, телеком, производство, логистика, транспорт.

Мы помогаем начать работу с инструментами BI, предоставляем услуги «под ключ» — от сбора данных  до установки ПО и предоставления финального интерактивного отчета. И конечно — проводим обучение: наши клиенты ни от кого не зависят и умеют работать со своими данными самостоятельно!

Как мы помогаем в работе с данными? >>

Дерево решений | Что это такое

                                     

Дерево решений

Дерево принятия решений — средство поддержки принятия решений, использующееся в машинном обучении, анализе данных и статистике. Структура дерева представляет собой «листья» и «ветки». На рёбрах дерева решения записаны атрибуты, от которых зависит целевая функция, в «листьях» записаны значения целевой функции, а в остальных узлах — атрибуты, по которым различаются случаи. Чтобы классифицировать новый случай, надо спуститься по дереву до листа и выдать соответствующее значение. Подобные деревья решений широко используются в интеллектуальном анализе данных. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая предсказывает значение целевой переменной на основе нескольких переменных на входе.

Каждый лист представляет собой значение целевой переменной, изменённой в ходе движения от корня по листу. Каждый внутренний узел соответствует одной из входных переменных. Дерево может быть также «изучено» разделением исходных наборов переменных на подмножества, основанные на тестировании значений атрибутов. Это процесс, который повторяется на каждом из полученных подмножеств. Рекурсия завершается тогда, когда подмножество в узле имеет те же значения целевой переменной, таким образом, оно не добавляет ценности для предсказаний. Процесс, идущий «сверху вниз», индукция деревьев решений TDIDT, является примером поглощающего «жадного» алгоритма, и на сегодняшний день является наиболее распространённой стратегией деревьев решений для данных, но это не единственная возможная стратегия. В интеллектуальном анализе данных, деревья решений могут быть использованы в качестве математических и вычислительных методов, чтобы помочь описать, классифицировать и обобщить набор данных, которые могут быть записаны следующим образом:

x, Y = {\displaystyle x,Y=x_{1},x_{2},x_{3}\dots x_{k},Y}

Зависимая переменная Y является целевой переменной, которую необходимо проанализировать, классифицировать и обобщить. Вектор x {\displaystyle x} состоит из входных переменных x 1 {\displaystyle x_{1}}, x 2 {\displaystyle x_{2}}, x 3 {\displaystyle x_{3}} и т. д., которые используются для выполнения этой задачи.

7 ведущих онлайн-разработчиков дерева решений в 2020 году

Дерево решений — это информационная диаграмма, которая объединяет различные идеи в древовидной форме. Он представляет варианты, информацию, идеи, слова или фразы в рамке, соединенной линиями и стрелками. Составители дерева решений помогут вам определить связи и различные результаты, чтобы улучшить ваши навыки принятия решений. Итак, ознакомьтесь с лучшими инструментами для создания дерева решений , а также с простыми шагами по их использованию.Ознакомьтесь с этими замечательными инструментами ниже.

Лучший онлайн-конструктор дерева решений GitMind
Lucidchart
Canva
Zingtree
Edraw Max
Creately
Visme

GitMind

Оценка: 4.8 / 5

Первое место в нашем списке

GitMind. Этот удивительный инструмент предлагает множество разнообразных шаблонов блок-схем бесплатно. Кроме того, в этом удивительном инструменте доступны значки, символы и формы для создания эффективной и настраиваемой древовидной диаграммы решений.Более того, эта программа позволяет создавать диаграмму дерева решений на различных платформах, таких как Windows, Mac и Linux.

Lucidchart

Оценка: 4.3 / 5

Стоимость: Бесплатно; 7,95 долл. США в месяц

Еще одно дерево решений, которое вы можете использовать, — это Lucidchart. Этот инструмент позволяет создавать диаграммы с помощью бесплатных шаблонов и тем, которые подходят практически для любой ситуации. Кроме того, наличие значков и слоев для отображения текущего и будущего состояний упрощает визуализацию своего выбора и упрощает принятие решения.

Canva

Оценка: 4,7 / 5

Стоимость: Бесплатно; 9,95 долл. США в месяц

Далее у нас есть Canva. Это веб-инструмент для построения дерева решений, который предлагает ряд фильтров и шаблонов шрифтов с различными замечательными стилями. Кроме того, в нем есть ряд настраиваемых шаблонов документов, которые помогут вам систематизировать свои мысли и упростить их понимание.

Zingtree

Оценка: 4,4 / 5

Стоимость: Бесплатная 30-дневная пробная версия; 79 долларов в месяц

Еще один умный онлайн-инструмент для создания дерева решений — Zingtree.Этот инструмент с простым в использовании интерфейсом поможет вам создать наглядную диаграмму в простом формате вопросов и ответов, чтобы облегчить вам решение проблем. К таким функциям относятся сценарии «Что, если», сбор отзывов, интерактивные средства устранения неполадок для самообслуживания клиентов и многое другое.

Edraw Max

Оценка: 4,5 / 5

Стоимость: Бесплатная 30-дневная пробная версия; 199 долл. США / срок службы

Edraw — еще одно идеальное средство построения дерева решений не только благодаря своим профессионально выглядящим визуальным диаграммам, но и благодаря высококачественной продукции.Он предлагает шаблон дерева решений, который использует древовидный график для отображения решений и их возможных последствий. Он также предлагает множество типов файлов для экспорта, таких как MS Office, PDF, HTML, GIF, TIFF и т. Д.

Creately

Оценка: 4.3 / 5

Стоимость: 30-дневная бесплатная пробная версия; 5 долларов в месяц

Creately предлагает более 1000 профессиональных шаблонов, тем и форм. Он также интегрирован с различными приложениями, такими как Jira, g-suite, MS Office, Confluence и другими, для быстрой и простой настройки при немедленном предоставлении доступа к диаграмме дерева решений.Между тем, вы также можете создать и настроить собственное изображение, как вам нравится.

Visme

Оценка: 4.0 / 5

Стоимость: Бесплатно; 19 долларов в месяц для стандартной учетной записи и 30 долларов в месяц для полного пакета

Наконец, у нас есть Visme. Это программное обеспечение для представления данных и принятия решений интегрировано с Microsoft Office и отлично подходит для создания автономных деревьев решений. Кроме того, его можно использовать для визуализации стратегий цифрового маркетинга, чтобы помочь маркетологам создать руководство по дереву решений для своей аудитории.

Заключение

Выше перечислены 7 лучших программ для дерева решений, которые вы можете использовать, чтобы принимать более обоснованные решения. Они могут помочь вам рассмотреть ваши варианты более наглядно. Настоятельно рекомендуется использовать все перечисленные выше инструменты, и каждый из них дает свой уникальный опыт. Однако, если вы ищете лучший и самый простой инструмент, попробуйте GitMind. Это бесплатно!

Рейтинг: 4.3 / 5 (на основе 21 рейтинга) Спасибо за вашу оценку!

Бесплатный шаблон дерева решений | Создатель дерева решений

Шаблон дерева решений, также известный как древовидная диаграмма решений, помогает командам лучше обрисовать потенциальные результаты и варианты выбора до принятия решения.Начиная с центральной темы, в дереве решений используются слова-ссылки и прямоугольники, чтобы показать два варианта и результат вашего решения. Форма дерева представляет собой окончательный результат, если следовать череде решений. Этот шаблон полезен для вас, чтобы стратегически оценить процесс принятия решения и возможные результаты, прежде чем вкладывать время и деньги в принятие решения.

О шаблоне дерева решений

Что такое дерево решений?

Дерево решений — это блок-схема, которая используется для просмотра всех возможных решений, которые могут быть приняты, и их результатов.Каждая «ветвь» представляет собой выбор, доступный вам при принятии решения. Деревья решений бесконечно масштабируемы и основаны на причинно-следственных связях. Вы можете расширить ветвь, когда результат приводит к другому образу действий, а затем расширить эту ветвь и так далее.

Шаблон дерева решений может быть полезен при оценке вариантов и их результатов перед принятием решения, чтобы вы могли в конечном итоге принять лучшее решение с наименьшими недостатками и наибольшими преимуществами. Он представляет собой стилизованный мир, в котором вы можете разыграть серию решений и посмотреть, к чему они приведут, вместо того, чтобы без надобности тратить время и ресурсы реального мира.

Почему важны деревья решений?

Создатель дерева решений — мощный инструмент. Вы и ваша команда можете использовать его, чтобы предсказать или описать . В любом случае деревья решений позволяют визуализировать результаты и проигрывать сценарии, не вкладывая реальных ресурсов. Стартапы и небольшие компании могут найти деревья решений особенно ценными, так как ресурсы ограничены, и получить финансовую поддержку может быть сложно. Но предприятия и более крупные компании могут использовать деревья решений для тестирования различных вариантов перед тем, как представить их более широкой команде или занятой заинтересованной стороне.

Используйте деревья решений, чтобы выяснить, жизнеспособен ли новый продукт, открылись новые рыночные возможности или изучить возможные инвестиции. Варианты бесконечны, а инструмент податлив. Единственный предел — это ваше творчество.

H

Как создать дерево решений за 6 шагов

Шаг 1. Определите свой вопрос.

Начните с центральной темы или вопроса, на который вы пытаетесь ответить. Например, с какой компанией нам следует сотрудничать?

Шаг 2: Добавьте ветви.

Представьте себе несколько возможных вариантов, которые вы могли бы сделать. В этом примере вы можете сотрудничать с компанией A или компанией B. Для каждой из этих альтернатив нарисуйте линию, которая начинается в узле и заканчивается на листовом узле.

Шаг 3: Добавьте листья.

Добавьте листовой узел в конце каждой ветви. Обозначьте листовые узлы вопросом или выбором. На каждом этапе думайте о своих альтернативах как о «если, то».

Если вы станете партнером компании А, что тогда произойдет? Один из вариантов — увеличить общее количество клиентов, потому что люди испытывают сильные положительные чувства к компании А.Другой вариант состоит в том, что вы можете уменьшить общее количество клиентов, потому что люди испытывают сильные негативные чувства к компании A.

Повторите это упражнение для компании B. Опять же, представьте свои листья и узлы как «если, то».

Шаг 4: Добавьте больше ветвей.

Продолжайте строить дерево решений, используя ветви и листья. Будьте осторожны, чтобы пометить свои ветки и листья, чтобы не сбиться с пути.

Шаг 5: Завершите ветки.

Убедитесь, что вы ответили на все вопросы в дереве.Это означает, что вам следовало проработать все утверждения типа «если, то», с которыми вы столкнулись. Завершите свои ветки.

Шаг 6: Перепроверьте все заинтересованные стороны.

Когда дерево будет закончено, воспользуйтесь этой возможностью, чтобы убедиться, что все ваши заинтересованные стороны участвуют в проекте. Помните, что дерево решений предназначено для имитации реальных разветвлений ваших решений. Используйте дерево, чтобы обсудить все возможные варианты, найти альтернативы и при необходимости построить дополнительные ветви.

Примеры дерева решений

Деревья решений должны начинаться с центральной темы или вопроса, на который вы пытаетесь ответить.Затем, используя связующее слово и линию, обрисуйте два варианта этого решения. Затем покажите возможный результат в другом квадрате, если это решение будет принято. Продолжайте эту структуру ветвления, пока не достигнете конечного результата серии решений, направленных на решение исходной проблемы.

2020 Обзор лучших бесплатных онлайн-разработчиков дерева решений

Иногда вы можете чувствовать себя подавленным и беспомощным, когда принимаете трудные решения. Вам необходимо оценить каждый выбор и понять последствия каждого возможного исхода.Деревья решений используются, чтобы помочь найти лучшее решение. Дерево решений использует древовидную модель для отображения альтернатив и поиска наилучшего решения. Фактически, он может обрабатывать категориальные, числовые данные, а также задачи с несколькими выходами. Поэтому мы перечислили здесь лучших бесплатных онлайн-программ для построения дерева решений , чтобы помочь вам уточнить ваши решения.

Лучшее программное обеспечение для создания деревьев решений

GitMind
Sketchboard
MindMaster
Coggle
Canva
MindMeister
Mindomo

GitMind

GitMind — один из лучших бесплатных инструментов для отображения разума, который вы можете использовать в Интернете.Эта универсальная программа позволяет создавать карты разума на основных платформах, таких как Windows, Mac и Linux. С его помощью вы можете расположить интеллектуальные карты в пяти различных макетах, включая древовидные диаграммы. Что еще? Вы можете легко создавать и настраивать интеллект-карты, используя набор инструментов с иконками, формами и символами, чтобы удовлетворить любые требования.

Узнайте больше о его функциях, выполнив следующие действия:

• Перейдите на официальную страницу GitMind, нажмите «Начать» и перейдите в центр шаблонов.

• Выберите желаемый шаблон и нажмите кнопку «Использовать шаблон», чтобы загрузить и настроить шаблон.

Щелкните изображение выше , чтобы бесплатно загрузить и отредактировать шаблон.

• Когда вы закончите настройку, нажмите кнопку «Экспорт», чтобы сохранить проект, или пригласите соавторов для дальнейшего улучшения интеллект-карты.

Характеристики:

• Межплатформенный инструмент сопоставления разума
• Веб-интерфейс и полностью бесплатный
• Множество шаблонов на выбор

Стоимость: Бесплатно

Sketchboard

Еще одно бесплатное онлайн-средство построения дерева решений, которое вы можете использовать это Sketchboard.Это онлайн-инструмент, который позволяет создавать интеллектуальные карты с эскизами без каких-либо ограничений по объему. Одной из отличительных особенностей этого приложения является то, что оно позволяет вам смешивать и сочетать свои идеи с рисунками от руки, заметками или формами по вашему выбору.

Характеристики:

• Объединение идей с гибкими параметрами настройки
• Отсутствие ограничения на пространство для холста

Цена: $ 7 / месяц

MindMaster

MindMaster — это многоплатформенное программное обеспечение для отображения разума, доступное для устройств Mac, Windows и Linux. .Интерфейс этого дерева решений легко подключается к Microsoft Office, что позволяет вам перемещаться по приложению, как обычно. Более того, он поставляется с режимом диаграммы Ганта, предназначенным для отслеживания прогресса и визуализации любого проекта.

Функции:

• Огромная библиотека шаблонов и векторных шаблонов
• Отслеживайте прогресс проекта с помощью диаграммы Ганта

Цена: $ 6 / месяц

Coggle

Можно также создать дерево интеллект-карты решений для уточнения решений с Coggle.Это бесплатное онлайн-приложение для построения дерева решений, которое предлагает варианты совместной работы в реальном времени для обмена идеями и проведения мозговых штурмов с вашей командой. Каждому конечному пользователю предоставляется доступ для взаимодействия друг с другом, оставляя заметки или общаясь с товарищами по команде одновременно. Кроме того, есть история версий, которая позволяет вам проверить последнего пользователя, который редактировал, с отметкой времени.

Функции:

• Функция совместной работы в реальном времени
• Обмен сообщениями между участниками группы

Стоимость: $ 5 / месяц

Canva

Canva — еще один веб-инструмент для создания диаграммы разума для создания диаграммы дерева решений.Как и GitMind, в этом приложении есть набор готовых шаблонов и множество инструментов для творчества. Что еще интереснее в этом инструменте, так это то, что он позволяет размещать видео в Интернете. Вы можете вставлять видео из YouTube, Twitter, TED или вставлять GIF из Giphy. Кроме того, он имеет встроенный редактор фотографий, который предлагает базовые функции редактирования фотографий, такие как кадрирование и изменение размера.

Функции:

• Вставка видео с сайтов обмена видео и социальных сетей
• Добавление и редактирование фотографий

Цена: $ 9.95 / Месяц

MindMeister

Принимайте четкие решения с помощью этого лучшего бесплатного онлайн-инструмента для построения дерева решений под названием MindMeister. Помимо принятия решений, это может пригодиться в других обстоятельствах, таких как планирование проекта, ведение заметок и мозговой штурм. Одной из изюминок этого приложения является элегантный интерфейс. Кроме того, он полностью основан на сети, что упрощает создание интеллектуальных карт независимо от того, какую платформу вы используете.

Характеристики:

• Элегантный дизайн и интерфейс
• Многоплатформенный инструмент отображения разума

Цена: $ 4.99 / Месяц

Mindomo

Mindomo — еще одно программное решение для отображения разума, подходящее для управления визуальной информацией и принятия решений. Приложение стимулирует критическое мышление, позволяя устанавливать связи между данными. Используя этот инструмент, вы можете улучшить свои творческие способности, поскольку он позволяет получить доступ к множеству картинок, чтобы создать потрясающую интеллектуальную карту. Кроме того, он имеет встроенный конструктор презентаций, который полезен, если вы хотите создать симуляцию с помощью интеллектуальных карт.

Характеристики:

• Обширная коллекция картинок
• Встроенный инструмент для создания слайд-шоу

Цена: 6 долларов.65 / Месяц

Заключение

Интеллектуальные карты могут быть очень полезны для решения ваших проблем и принятия решений. Модель дерева проясняет ваш выбор и улучшает ваше мышление. Все упомянутые инструменты полезны, но вы должны выбрать приложение, которое принесет вам наибольшую пользу.

Рейтинг: 4.3 / 5 (на основе оценок: 35) Спасибо за вашу оценку!

Идеальное средство для создания дерева принятия решений в Интернете для любых нужд

Составитель дерева решений — лучший инструмент для упрощения сложных процессов, в том числе тех, с которыми часто приходится сталкиваться при поддержке клиентов, устранении технических неполадок, оптимизации продаж, обучении, регистрации в программе и коммуникациях, и это лишь некоторые из них.Деревья решений, представленные в настраиваемой, стандартизированной и полностью интерактивной среде, могут оказать огромное влияние на эффективность и результативность любого бизнеса или организации.

Zingtree — это интерактивное средство построения дерева решений, которое позволяет быстро создавать, настраивать и публиковать интерактивные деревья решений в Интернете, а также полностью загружено аналитикой и отчетами в реальном времени.

Как использовать конструктор дерева решений Zingtree

Наш мощный набор инструментов для создания деревьев решений позволяет создавать деревья несколькими уникальными способами:

1.Начать с таблиц

С легкостью составляйте черновик и импортируйте любые документы Google Sheets или Excel в Zingtree и превращайте их в дерево решений. После импорта вы можете улучшить его, используя мощные инструменты редактирования, которые предлагают больше функций, связанных с деревом решений, чем только электронные таблицы.

2. Нарисуйте с помощью конструктора

Designer позволяет легко «нарисовать» дерево решений. На одном экране вы сможете просматривать и создавать узлы и пути для своего дерева решений и точно видеть, как оно будет течь.

Посмотрите обучающее видео по Designer здесь.

3. Быстрое создание с помощью мастера

Wizard строит дерево с помощью подсказок, используя подход на основе форм. Инструмент проведет вас через то, как построить дерево решений, пока вы вводите вопросы и ответы.

Посмотрите обучающее видео Wizard здесь.

4. Создавайте с нуля с обзором

Обзор — это опция на основе форм для создания деревьев по узлам.В редакторе есть инструменты для доведения до совершенства, и он идеально подходит для деревьев решений с богатым содержанием.

Посмотрите обучающее видео с обзором здесь.

Независимо от метода, вот пример того, как будет выглядеть ваше дерево решений:

Советы по созданию деревьев великих решений

Базовые деревья решений всегда могут выполнить свою работу, но, приложив немного дополнительных усилий, вы можете собрать потрясающие данные, а также по-настоящему вписаться в бренд или личность вашей компании.

Нужна дополнительная помощь для начала работы? Есть вопрос? Хотите больше советов? Мы всегда рядом .

Онлайн-калькулятор: построитель дерева решений

Онлайн-калькулятор, представленный ниже, анализирует набор обучающих примеров, затем строит дерево решений, используя прирост информации в качестве критерия разделения. Если вы не знаете, о чем идет речь, прочтите краткий пояснительный текст о деревьях решений под калькулятором.

Примечание. Примеры обучения следует вводить в виде списка csv, используя точку с запятой в качестве разделителя.Первая строка считается строкой меток, начиная с меток атрибутов / функций, затем метки класса. Все остальные строки являются примерами. Данные по умолчанию в этом калькуляторе — это известный пример данных для дерева решений

«Играть в теннис».

Построитель дерева решений

Прогноз; Температура; Влажность; Ветрено; Играть Солнечный; Горячий; Высокий; Ложный; Нет Солнечный; Горячий; Высокий; Верный; Нет Пасмурно; Жарко; Высокая; Ложь; Да Дождливый; умеренный; высокий; ложный; да Дождливый; Прохладный; Нормальный; Ложный; Да Дождливый; прохладный; нормальный; истинный; нет Пасмурно; Холодно; Нормально; Верно; Да Солнечный; Мягкий; Высокий; Ложный; Нет Солнечный; Крутой; Нормальный; Ложный; Да Дождливый; Мягкий; Нормальный; Ложный; Да Солнечный; Мягкий; Нормальный; Верно; Да Пасмурно; Слабый; Сильный; Верно; Да Пасмурно; Горячий; Нормальный; Ложный; Да Rainy; Mild; High; True; No

content_copy Link save Save extension Widget

Деревья решений

Дерево решений — это структура, подобная блок-схеме, в которой каждый внутренний узел представляет «тест» атрибута (например,грамм. выпадает ли подбрасывание монеты орлом или решкой), каждая ветвь представляет результат теста, а каждый листовой узел представляет метку класса (решение принимается после вычисления всех атрибутов). Пути от корня к листу представляют собой правила классификации.

Давайте посмотрим на данные калькулятора по умолчанию.

Атрибуты, подлежащие анализу:

• Прогноз погоды: Солнечно / Пасмурно / Дождь
• Влажность: высокая / нормальная
• Wind: True / False
• Температура: Горячий / Мягкий / Холодный

Знак класса:

Итак, анализируя атрибуты один за другим, алгоритм должен эффективно ответить на вопрос: «Следует ли нам играть в теннис?» Таким образом, чтобы выполнить как можно меньше шагов, нам нужно выбрать лучший атрибут решения на каждом шаге — тот, который дает нам максимум информации.Этот атрибут используется в качестве первого разделения. Затем процесс продолжается до тех пор, пока у нас не отпадет необходимость в разделении (после разделения все оставшиеся образцы станут однородными, другими словами, мы сможем идентифицировать метку класса) или пока не останется атрибутов для разделения.

Сгенерированное дерево решений сначала разбивается на «Outlook». Если ответ «Солнечно», то проверяется атрибут «Влажность». Если ответ «Высокий», то «Играть» — «Нет». Если ответ «Нормальный», то «Играть» — «Да».Если для Outlook выбрано значение «Пасмурно», то для немедленного «Воспроизвести» ответ «Да». Если Outlook — «Дождливый», то необходимо проверить атрибут «Ветреный». Обратите внимание, что в этом дереве решений вообще не нужно проверять функцию «Температура»!

В качестве критерия разделения можно использовать различные метрики, например, Entropy (через Information Gain или Gain Ratio ), Gini Index , Classification Error . В этом конкретном калькуляторе используется Information Gain .

Вы можете задаться вопросом, зачем нам нужно дерево решений, если мы можем просто предоставить решение для каждой комбинации атрибутов. Конечно, можете, но даже для этого небольшого примера общее количество комбинаций составляет 3 * 2 * 2 * 3 = 36. С другой стороны, мы только что использовали подмножество комбинаций (14 примеров) для обучения нашего алгоритма (путем построения дерева решений), и теперь он может классифицировать все другие комбинации без нашей помощи. В этом суть машинного обучения. Конечно, есть много последствий, касающихся ненадежности, переобучения, смещения и т. Д.Для получения дополнительной информации вы можете прочитать эту статью об изучении дерева решений в Википедии.

дерево принятия решений онлайн

В любом случае деревья решений позволяют визуализировать результаты и проигрывать сценарии, не вкладывая реальных ресурсов. Дерево решений — это визуализация точки принятия решения, различных альтернатив, которые вы рассматриваете, и возможных последствий каждого выбора. Gambit — это набор инструментов с открытым исходным кодом для вычислений в теории игр и, соответственно, деревьев решений.Lucidchart предлагает бесплатную, но ограниченную подписку на свое программное обеспечение для создания дерева решений Online Decision Maker. Полную информацию о блок-схемах и обычно используемых формах см. В разделе Создание… Составитель дерева решений — лучший инструмент для упрощения сложных процессов, в том числе тех, с которыми часто сталкиваются при поддержке клиентов, устранении технических неполадок, оптимизации продаж, обучении, регистрации в программе и коммуникации. назвать несколько. Вы и ваша команда можете использовать его для прогнозирования или описания. Создатель дерева решений — мощный инструмент.Автоматический переход по шагам в дереве решений на основе условий, определяемых данными. Создайте дерево решений с EdrawMax. Освободите свои деревья решений с доступом к корпоративным данным. Глубокая аналитика дерева решений. Благодаря богатому набору стандартных элементов и шаблонов вы можете быстро создать исчерпывающее дерево решений, прежде чем приступить к делу. Когда вы строите диаграмму дерева решений в Visio, вы действительно создаете блок-схему. Создатель дерева решений EdrawMax — это простой, но профессиональный инструмент, который поможет вам визуализировать различные результаты и выбрать действие.Это онлайн-инструмент, который позволяет создавать интеллектуальные карты с эскизами без каких-либо ограничений по объему. Просмотрите шаблоны и примеры дерева решений, которые вы можете создать с помощью SmartDraw. Примечание. Примеры обучения следует вводить в виде списка csv, используя точку с запятой в качестве разделителя. Используйте шаблон базовой блок-схемы и перетаскивайте и соединяйте фигуры, чтобы документировать последовательность шагов, решений и результатов. Если вы не уверены, о чем идет речь, прочтите краткий текст отзыва на деревьях решений под калькулятором. Одной из замечательных особенностей этого приложения является то, что оно позволяет вам смешивать и сопоставлять ваши идеи с рисунками от руки, заметками,… Онлайн-калькулятор ниже анализирует набор обучающих примеров, а затем строит дерево решений, используя получение информации в качестве критерия разделения.Вы можете включить дерево решений в свою презентацию по нескольким причинам: Используйте дерево решений, чтобы помочь вашей аудитории обдумать решение и взвесить плюсы и минусы различных вариантов. Еще один бесплатный онлайн-конструктор дерева решений, который вы можете использовать, — это Sketchboard. Ищите, собирайте или обновляйте информацию в любых базах данных из любого узла вашего дерева решений.

Кооперативные неотразимые сосиски, Perfectum по-голландски, Что открыто в Кармеле, Калифорния, Marantec Synergy 260, Final Fantasy Xi Основные квесты, Номер телефона Медицинского колледжа Гранта, Лучшая беспроводная петличная микрофонная система, Обзор шампуня Kerastase Purple, Репутация Academica Press,

10+ Бесплатное ПО для дерева решений

Первые пять бесплатных программ для дерева решений в этом списке поддерживают ручное построение деревьев решений, часто используемых в поддержке принятия решений.iBoske, Lucidchart и SilverDecisions — это онлайн-инструменты, остальные можно установить. Все продукты в этом списке можно использовать бесплатно и не являются бесплатными пробными версиями (которых много).

Lucidchart предлагает бесплатную, но ограниченную подписку на свое программное обеспечение для построения дерева решений Online Decision Maker.

Gambit — это набор инструментов с открытым исходным кодом для выполнения вычислений в теории игр и, соответственно, деревьев решений. Графический пользовательский интерфейс Gambit предоставляет «интегрированную среду разработки», которая помогает визуально конструировать игры и деревья и исследовать их основные стратегические особенности.

iBoske — это платформа для создания дерева решений и обмена ими. Это 100% веб-сайт, бесплатный и удобный для мобильных устройств. Это позволяет любому человеку, не имеющему предшествующих знаний, поделиться своим опытом напрямую применимым способом, который в настоящее время известен как приложение знаний, как в iBoske, так и на их собственном веб-сайте (встроенном). Конечные пользователи могут использовать их с плеером, подобным Youtube или Slideshare.

SilverDecisions — это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом для создания и анализа деревьев решений. Приложение предоставляет интерфейс на основе браузера для ручного моделирования дерева и предоставляет богатый набор опций макета.Для построенного дерева найден и выделен набор оптимальных решений. Дерево решений со всеми его характеристиками можно экспортировать в форматы JSON, PNG и SVG. Разработка приложения финансировалась программой исследований и инноваций Европейского Союза Horizon 2020 в рамках грантового соглашения № 645860.

Simple Decision Tree — это надстройка Excel, созданная Томасом Зейллером. Надстройка выпущена на условиях GPL v3 с дополнительными разрешениями.

Эти оставшиеся пять инструментов создают деревья решений как часть процесса анализа.KNIME и RapidMiner — это платформы интеллектуального анализа данных, а остальные продукты больше ориентированы на деревья решений.

bigml — это облачная платформа машинного обучения с хорошей поддержкой создания дерева решений. Бесплатная учетная запись предлагается с максимальным набором данных 60 МБ.

Инструмент дерева решений

GATree использует генетические алгоритмы для построения двоичных деревьев решений. Он позволяет пользователям устанавливать характеристики результирующего дерева решений и может предоставить набор различных деревьев решений, соответствующих пространству решений.Бесплатная версия ограничивает количество поколений и максимальный размер исходного населения. Коммерческая версия стоит 200 евро.

KNIME — это платформа интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом с хорошей поддержкой деревьев решений.