20498

Таблиці та дерева рішень

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

Метод дерева рішень це один з методів автоматичного аналізу величезних масивів даних. Область використання методу дерева рішень можна об'єднати в три класи: опис даних: застосування дерева рішень дозволяє зберігати інформацію про вибірку даних в компактній і зручній для обробки формі що містить в собі точні описи об'єктів; класифікація: застосування дерева рішень дозволяє справитися із завданнями класифікації тобто відношення об'єктів до одного з описаних класів; регресія: якщо змінна має недостовірні значення то застосування дерева...

Украинкский

2013-07-25

38.5 KB

1 чел.

Таблиці та дерева рішень.

Метод дерева рішень - це один з методів автоматичного аналізу величезних масивів даних. Область використання методу "дерева рішень" можна об'єднати в три класи:

опис даних: застосування "дерева рішень" дозволяє зберігати інформацію про вибірку даних в компактній і зручній для обробки формі, що містить в собі точні описи об'єктів;

класифікація: застосування "дерева рішень" дозволяє справитися із завданнями класифікації, тобто відношення об'єктів до одного з описаних класів;

регресія: якщо змінна має недостовірні значення, то застосування "дерева рішень" дозволяє визначити залежність цієї цільової змінної від незалежних (вхідних) змінних.

Для прийняття рішення за допомогою "дерева рішень" необхідно виконати такі крокі:

1) оцінити стан ринку вектором чинників X = (x1, x2, x3, x4) (цей крок виконується користувачем системи);

2) визначити клас зростання прибули шляхом руху вектора X = (x1, x2, x3, x4) по дереву рішень з верхніх рівнів до нижніх (цей крок виконується системою).

У методиці використовується ієрархічна структурна схема. Для її побудови прийняті відповідні позначення елементів (подій) і логічних операцій.

В основу методу "дерева цілей" покладено підпорядкованість, розгортаємість і ранжування цілей. Дерево цілей з кількісними показниками, що використовуються в якості одного із засобів при прийнятті рішень, і носить назву "дерева рішень".

Головна перевага "дерева рішень" перед іншими методами - можливість пов'язати ставлення цілі з діями, що підлягають реалізації в сьогоденні. При побудові багаторівневого "дерева рішень" досягнення мети кожного з рівнів моделі забезпечується комплексом заходів попереднього рівня. Кожен рівень "дерева рішень" повинен займати певне місце в ієрархічній послідовності, складеної на основі дотримання причинно-наслідкових зв'язків.

Дерево рішень - це графічне зображення послідовності рішень і станів середовища з указівкою відповідних ймовірностей і виграшів для будь-яких комбінацій альтернатив і станів середовища.

Побудова "дерева рішень" виконується "зверху вниз" - від задач більш складних, більш важливих - до завдань менш складним, менш важливим, що вимагає менше часу (коштів, сил, ресурсів) для їх здійснення.

На схемі "дерева рішень" саме верхнє положення займає кінцева мета розв'язання проблеми (кінцевий результат).

Чим складніше можна вирішити завдання, тим більше має бути число рівнів розгляду проблеми і тим більше число завдань, що вирішуються на кожному рівні.

Для кожного "дерева рішень" будується матриця. Часто вводяться коефіцієнти взаємної корисності рішень, одержувані опитуванням експертів. Вони показують вплив ступеня важливості одних рішень на інші.

Застосування методу "дерева рішень" дозволяє:

визначати шляхи досягнення мети з виконанням кількісної оцінки складності виникають завдань та оцінкою труднощі здійснення того чи іншого варіанту;

поліпшувати якість рішень в умовах невизначеності.

Процес прийняття управлінських рішень за допомогою дерева рішень у загальному випадку припускає виконання п'яти етапів:

Етап 1. Формулювання завдання.

Насамперед необхідно відкинути всі фактори, що не стосуються проблеми, а серед безлічі тих, що залишилися, виділити суттєві і несуттєві. Це дозволить привести опис завдання щодо прийняття управлінського рішення у форму, що піддається аналізу. Повинні бути виконані такі основні процедури: визначення можливостей збору інформації для експериментування і реальних дій;

складання переліку подій, що з певною імовірністю можуть відбутися;

установлення часового порядку розміщення подій, у наслідках яких міститься корисна і доступна інформація, і тих послідовних дій, які можна розпочати.

Етап 2. Побудова "дерева рішень".

Етап 3. Оцінка ймовірностей станів середовища, тобто зіставлення шансів виникнення кожної конкретної події. Слід зазначити, що вказані ймовірності визначаються або на підставі наявної статистики, або експертним шляхом.

Етап 4. Установлення виграшів (чи програшів, як виграшів зі знаком мінус) для кожної можливої комбінації альтернатив (дій) і станів середовища.

Етап 5. Вирішення завдання.

Перш ніж продемонструвати процедуру застосування дерева рішень, введемо ряд визначень. У залежності від ставлення до ризику розв'язання задачі може виконуватися з позицій так званих "об'єктивістів" і "суб'єктивістів".


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

11454. УЧАСТИЕ АФК В ОТКРЫТИИ СЛЕДОВ КРОВИ НА СТОМАТОЛОГИЧЕСКОМ ИНСТРУМЕНТАРИИ В РЕАКЦИИ С АЗОПИРАМОМ 32 KB
  Участие АФК в Открытии следов крови на стоматологическом инструментарии в реакции с азопирамом ПРИНЦИП МЕТОДА. При взаимодействии азопирама с гемоглобином в присутствии пероксида водорода как окислителя образуются цветные продукты с хара
11455. Определение йодного числа жира для общей оценки ненасыщенных связей 31 KB
  Лабораторная работа Определение йодного числа жира для общей оценки ненасыщенных связей Принцип. Определение основано на способности ненасыщенных жирных кислот присоединять йод по месту двойных связей. Йодное число это количество йода в граммах присоединяемое ...
11456. ОПРЕДЕЛЕНИЕ СОДЕРЖАНИЯ МЕТАБОЛИТОВ МОНООКСИДА АЗОТА (НИТРИТОВ) В СЛЮНЕ 28.5 KB
  ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА Определение содержания метаболитов монооксида азота нитритов в слюне НитрогенIIоксид NO это свободный радикал который образуется в организме из аргинина и выполняет роль мессенджера в ряде биологических процессов. Аргинин цитрулин NO ...
11457. ОПРЕДЕЛЕНИЕ НАЛИЧИЯ ХОЛИНСОДЕРЖАЩИХ ФОСФОЛИПИДОВ В СМЕСИ ЛИПИДОВ 30 KB
  ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 1 Определение наличия холинсодержащих фосфолипидов в смеси липидов ПРИНЦИП МЕТОДА. Холинсодержащие фосфолипиды имеющие четвертичный атом азота проявляют свойства сильных органических оснований поэтому способны связывать красители бром...
11458. Определение содержания ТБК-реактивных продуктов перекисного окисления липидов в сыворотке крови 90.5 KB
  ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА Определение содержания ТБКреактивных продуктов перекисного окисления липидов в сыворотке крови метод А. Кона и В. Ливерсейджа в модификации Ю. Владимирова и А. Арчакова Вследствие индукции перекисного окисления липидов ПОЛ клеточных мембран и ...
11459. РЕАКЦИЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ГИСТАМИНА СОЛЯМИ КОБАЛЬТА 25 KB
  ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА Реакция идентификации гистамина солями кобальта ПРИНЦИП МЕТОДА. Гистамин реагирует с солями кобальта с образованием окрашенных комплексных солей. Реактивы: 1 раствор гистамина; 2 раствор кобальта нитрата или кобальта хлорида; 3 раствор натри...
11460. ОЦЕНКА СОДЕРЖАНИЯ ГОМОГЕНТИЗИНОВОЙ КИСЛОТЫ В МОЧЕ 29 KB
  ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА Оценка содержания гомогентизиновой кислоты в моче ПРИНЦИП МЕТОДА. Определяемая в моче гомогентизиновая кислота является продуктом окислительного катаболизма аминокислоты тирозина. Оценка содержания гомогентизиновой кислоты основывается
11461. Информатика в 7 классе. Все конспекты уроков 2.05 MB
  Дополнительные материалы для любознательных обозначены значком. Учебное методическое пособие предполагает наличие в школьном кабинете информатики IBM-совместимых компьютеров, организованных в локальную сеть, а также программного обеспечения: операционной системы Windows, браузера Internet Explorer, редактора презентаций Microsoft PowerPoint, системы программирования Pascal ABC.
11462. ОПРЕДЕЛЕНИЕ СОДЕРЖАНИЯ БИТИРОЗИНА И ОКИСЛЕННОГО ТРИПТОФАНА В ПЛАЗМЕ КРОВИ 28.5 KB
  ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА ознакомительная Определение содержания битирозина и окисленного триптофана в плазме крови ПРИНЦИП МЕТОДА. Оценку содержания битирозина и окисленного триптофана проводят методом K.J. Davies 1987 в модификации Э.М. Бекмана и cоавторов 2006. В резуль