Pohon keputusan adalah model prediktif atau Alat Pendukung Keputusan visual/analitik yang memanfaatkan model keputusan seperti pohon di mana prediksi dibuat atas dasar serangkaian keputusan. Ini adalah metode untuk menampilkan algoritme yang hanya terdiri dari pernyataan kontrol bersyarat.
Pohon keputusan mengidentifikasi keputusan besar Anda sebagai akar, tindakan terkait sebagai cabang, dan hasil yang mungkin sebagai daun agar Anda memiliki pandangan luas tentang prosedur pengambilan keputusan Anda.
Penggunaan pohon keputusan yang paling umum terjadi dalam riset operasi atau analisis keputusan untuk mengidentifikasi strategi yang dapat mengarah pada pencapaian tujuan.
Pohon keputusan dibuat melalui diagram alur seperti struktur yang-
- Node internal melambangkan “ujian” pada atribut
- Setiap cabang melambangkan hasil ujian
- Setiap simpul daun melambangkan label kelas
- Jalur dari akar ke daun melambangkan aturan klasifikasi
Posting ini akan membawa Anda jauh ke dalam dunia pohon keputusan dan membantu Anda memahami bagaimana mereka dapat meringankan tugas pengambilan keputusan Anda dengan cara yang paling mudah dan efektif. Jadi, tanpa basa-basi lagi, mari kita mulai dengan pengenalan struktur seperti diagram alir ini-
pengantar
Pengambilan keputusan adalah salah satu tugas terberat dalam hidup.
Kami menemukan poin kuat di mana kami harus memilih dari berbagai opsi yang tersedia. Kita perlu membuat keputusan untuk kemajuan kita dan orang-orang di sekitar kita.
Dalam kehidupan pribadi maupun profesional, kita perlu membuat keputusan seperti itu. Kita perlu memilih jalan yang ingin kita ambil dan membenarkan hal yang sama. Dalam kehidupan pribadi kita, kita dapat membuat keputusan berdasarkan emosi dan keadaan pikiran. Namun, ini tidak dapat dilakukan di bidang profesional.
Di sini, keputusan perlu dibuat berdasarkan pengetahuan menyeluruh tentang topik dan curah pendapat yang tepat dengan rekan kerja lainnya. Proses pengambilan keputusan dapat dipermudah dengan menggunakan pohon keputusan.
Bagi para profesional yang bekerja dalam manajemen bisnis, kesehatan masyarakat, dan ekonomi kesehatan, konsep yang terkait dengan pohon keputusan, fungsi utilitas, diagram pengaruh, dan alat analisis keputusan lainnya sangat penting.
Karena struktur grafisnya, pohon keputusan dianggap mudah dipahami dan menjelaskan berbagai keputusan bisnis, analitik, dan operasi. Dari pemodelan prediktif hingga tahap eksplorasi data hingga memahami interaksi variabel, pohon keputusan sangat berguna.
Mari kita gali lebih dalam dan mendefinisikan struktur pohon pengambilan keputusan ini dengan lebih gamblang-
Apa Itu Pohon Keputusan?
Pohon adalah simbol kehidupan. Mereka memiliki banyak implikasi dan variasi makna.
Bahkan dalam analisis keputusan, pohon memiliki analogi. Mencapai kesimpulan dan membuat keputusan dapat dicapai dengan merepresentasikan situasi dalam format pohon.
Sebuah pohon keputusan adalah representasi diagram dari proses pengambilan keputusan.
Ini memetakan semua kemungkinan hasil dari suatu keputusan dan kemudian membantu Anda memilih jalur terbaik.
Pohon keputusan umumnya dimulai dengan satu node. Node ini kemudian terbagi menjadi cabang yang berbeda, yang mewakili berbagai opsi yang tersedia beserta konsekuensinya.
Konsekuensi ditimbang terutama berdasarkan probabilitas, biaya, dan manfaat.
Mengapa menggunakan Pohon Keputusan? Keuntungan Mereka
Pohon keputusan membuat proses pengambilan keputusan cukup sederhana. Ini memberi Anda kebebasan menimbang pro dan kontra yang berbeda dan memusatkan perhatian pada keputusan terbaik.
- Fleksibilitas
Ini adalah salah satu kualitas penting dari pohon keputusan. Anda dapat mempertimbangkan berbagai keputusan dan menimbang poin positif dan negatif dari masing-masing kemungkinan keputusan tersebut. Ini membantu Anda menilai setiap aspek dari setiap keputusan dan setiap titik dalam proses itu.
Ini membantu tim untuk tidak membatasi diri mereka pada satu proses tetapi menjelajahi semua jalan yang memungkinkan.
- Mengurangi komunikasi proses yang kompleks:
Terkadang, sulit untuk mengomunikasikan proses yang rumit kepada kolega dan anggota tim Anda. Laporan tekstual mungkin tidak selalu menyampaikan proses pengambilan keputusan secara tepat dan ringkas.
Namun, jika Anda merepresentasikan keputusan yang sama dalam format pohon keputusan, itu jauh lebih mudah dibaca dan mudah dipahami. Ini membantu dalam komunikasi yang lebih baik dan membuat proses pengambilan keputusan lebih efektif dan lebih mudah.
- Membantu Anda mendalami setiap konsekuensi:
Kesalahan terbesar yang dilakukan kebanyakan orang adalah mereka tidak berpikir matang sebelum menyimpulkan. Mereka tidak menimbang setiap pro dan kontra dan akhirnya membuat keputusan yang salah.
Sebuah pohon keputusan mengurangi kemungkinan kesalahan tersebut.
Ini membantu Anda masuk ke kedalaman setiap solusi dan memvalidasi ide yang tepat. Ini juga memungkinkan Anda untuk mencoret ide-ide yang kurang efektif dan tidak membiarkan Anda berada dalam dilema untuk waktu yang lama. Bekerja pada pohon keputusan berpusat pada data dan probabilitas, bukan pada bias dan emosi.
Pohon-pohon ini juga sangat efektif dalam mengklarifikasi pilihan, tujuan, risiko, dan keuntungan. Dengan menggunakan pohon yang terstruktur dengan baik, Anda akan dapat menyempurnakan ide-ide produktif dalam waktu dan sumber daya sesingkat mungkin.
Beberapa fitur yang paling menonjol dari pohon keputusan yang baik adalah-
Fitur Pohon Keputusan yang Baik
Beberapa fitur yang paling menonjol dari pohon yang baik adalah-
- Pohon yang baik untuk membuat keputusan yang tepat harus selalu mengikuti pisau cukur Occam.
- Itu harus menawarkan tingkat akurasi yang tinggi dengan menggunakan variabel sesedikit mungkin.
- Pohon keputusan terbaik mudah divisualisasikan dan ditafsirkan.
- Pohon yang bagus adalah pengecualian dalam hal intuisi.
Mari kita lihat node yang berbeda yang mungkin terdiri dari pohon keputusan yang baik-
Jenis Node
Pohon keputusan memiliki beberapa simpul yang menunjukkan pos pemeriksaan dari keputusan tertentu. Diberikan di bawah ini adalah beberapa jenis node.
- Node Akar
Ini adalah node paling atas dari pohon keputusan. Ini adalah simpul paling penting yang mewakili keputusan akhir yang perlu diambil. Hanya ada satu simpul akar terakhir dalam pohon keputusan.
- Simpul Daun
Bisa ada lebih dari satu simpul daun di pohon keputusan. Hasil yang mungkin dari keputusan yang akan diambil ditunjukkan dalam simpul daun.
- Simpul Daun Persegi
Ini adalah jenis simpul daun yang menunjukkan keputusan yang harus dibuat. Keputusan ini telah ditimbang dengan benar, dan seseorang dapat mengambilnya dengan pola pikir yang positif.
- Lingkaran Simpul Daun
Ini adalah jenis lain dari simpul daun, yang disebut simpul kebetulan. Ini mewakili keputusan yang tidak memiliki konsekuensi tetap. Karena hasilnya tidak diketahui, Anda juga perlu bersiap untuk menghadapi efek samping.
Sekarang, Anda mungkin berpikir tentang langkah-langkah yang dapat membantu Anda membuat pohon yang paling cocok untuk membuat pilihan yang tepat. Mari kita lihat langkah-langkah kunci di sini dan sekarang-
Bagaimana Menggambar Pohon Keputusan?
Seseorang dapat menggambar pohon keputusan menggunakan alat tulis penting seperti pena dan kertas atau papan tulis dan spidol. Saat ini, ada alat komputer khusus yang dapat membantu Anda menggambar pohon keputusan.
Diberikan di bawah ini adalah beberapa langkah mudah untuk membuatnya.
Langkah 1: Mulailah dengan keputusan utama
Anda dapat menggambar kotak persegi kecil untuk mewakili keputusan awal. Kemudian, Anda dapat menggambar garis dari kotak ini, yang menunjukkan kemungkinan hasil dari keputusan ini.
Setiap baris akan diberi label yang menyatakan efek dari keputusan ini dan apa lagi yang dapat Anda lakukan dengannya.
Langkah 2: Tambahkan simpul peluang dan simpul keputusan
Jika keputusan awal adalah kumpulan dari beberapa keputusan kecil, Anda dapat mewakilinya menggunakan node ini. Untuk pilihan selanjutnya, gambar satu kotak lagi. Jika hasil keputusan sudah pasti, Anda dapat membawa kotak persegi.
Selain itu, jika hasilnya tidak disetel dan ada ambiguitas, Anda dapat menunjukkannya dengan kotak melingkar.
Langkah 3: Terus kembangkan pohon ini hingga Anda mencapai titik akhir
Anda dapat melanjutkan proses ini hingga mencapai titik akhir. Banyak orang bertanya-tanya apa itu parameter dalam pohon keputusan.
Titik setelah tidak ada lagi pilihan yang tersisa, dan Anda telah memahami bahwa satu-satunya jalan ke depan adalah keputusan itu; Anda dapat menyatakan bahwa Anda telah mencapai akhir dari pohon keputusan. Anda harus terus mengulangi langkah kedua hingga saat ini.
Peran Pohon Keputusan dalam Penambangan Data dan Pembelajaran Mesin
Penambangan data dan pembelajaran mesin adalah domain yang mencakup proyek yang mempelajari kumpulan data dan memprediksi kemungkinan hasil.
Model prediktif otomatis dapat dibangun dengan mudah menggunakan struktur ini.
Pohon keputusan yang optimal adalah yang mewakili data maksimum dalam jumlah node dan level yang paling sedikit. Ini membantu dalam merancang dan membuat sistem yang lebih baik.
Pikiran Akhir!
Pohon keputusan adalah konsep yang hebat dan digunakan di banyak domain dan arena. Itu juga menemukan penerapannya dalam pembelajaran mesin dan domain penambangan data karena kemampuannya menggunakan data untuk membuat hasil yang menguntungkan.
Sangat penting untuk menjaga struktur pohon keputusan Anda sederhana, ditambah memilih template yang dirancang secara profesional untuk pohon keputusan juga akan bermanfaat bagi Anda.
Penggunaan yang tepat dari pohon-pohon ini pasti akan mengoptimalkan kemampuan pengambilan keputusan Anda.
Pernahkah Anda menggunakan pohon keputusan seperti itu dalam membuat keputusan yang tepat?
Menurut Anda, apakah pohon-pohon ini efektif dalam meringankan kebutuhan pengambilan keputusan Anda?
