A decision tree is a decision suppo

A decision tree is a decision support tool that uses a tree-like graph or model of decisions and their possible consequences, including chance event outcomes, resource costs, and utility. It is one way to display an algorithm.

Decision trees are commonly used in operations research, specifically in decision analysis, to help identify a strategy most likely to reach a goal.

A decision tree is a flowchart-like structure in which each internal node represents a "test" on an attribute (e.g. whether a coin flip comes up heads or tails), each branch represents the outcome of the test and each leaf node represents a class label (decision taken after computing all attributes). The paths from root to leaf represents classification rules.

In decision analysis a decision tree and the closely related influence diagram are used as a visual and analytical decision support tool, where the expected values (or expected utility) of competing alternatives are calculated.

A decision tree consists of 3 types of nodes:

Decision nodes - commonly represented by squares
Chance nodes - represented by circles
End nodes - represented by triangles
Decision trees are commonly used in operations research, specifically in decision analysis, to help identify a strategy most likely to reach a goal. If in practice decisions have to be taken online with no recall under incomplete knowledge, a decision tree should be paralleled by a probability model as a best choice model or online selection model algorithm. Another use of decision trees is as a descriptive means for calculating conditional probabilities.

Decision trees, influence diagrams, utility functions, and other decision analysis tools and methods are taught to undergraduate students in schools of business, health economics, and public health, and are examples of operations research or management science methods.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ต้นไม้ตัดสินใจเป็นเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจที่ใช้เช่นแผนภูมิกราฟหรือรูปแบบของการตัดสินใจและผลของพวกเขาได้ ผลลัพธ์ของเหตุการณ์โอกาส ต้นทุนทรัพยากร และยูทิลิตี้ จึงเป็นวิธีหนึ่งในการแสดงขั้นตอนวิธีการต้นไม้การตัดสินใจโดยทั่วไปจะใช้ในการดำเนินงานวิจัย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการวิเคราะห์การตัดสินใจ เพื่อช่วยระบุกลยุทธ์ที่มักไปถึงเป้าหมายต้นไม้ตัดสินใจเป็นเหมือนแผนผังลำดับงานโครงสร้างซึ่งแต่ละโหนภายในแทนการ "ทดสอบ" ในแอตทริบิวต์ (เช่นว่าพลิกเหรียญมาพร้อมค่าหัวหรือหาง), ผลลัพธ์ของการทดสอบแสดงถึงแต่ละสาขา และแต่ละโหนดสาขาแสดงป้ายชื่อคลาส (ตัดสินใจดำเนินการหลังจากการใช้งานคุณลักษณะทั้งหมด) เส้นทางจากรากใบแสดงกฎการจัดประเภทในการวิเคราะห์ตัดสินใจ ต้นไม้ตัดสินใจและแผนภาพอิทธิพลที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดจะใช้เป็นเครื่องมือมองเห็น และวิเคราะห์ตัดสินใจสนับสนุน ที่คำนวณค่าคาดหมาย (หรือโปรแกรมอรรถประโยชน์ที่คาดว่า) ตัวเลือกแข่งขันต้นไม้ตัดสินใจประกอบด้วย 3 ชนิดของโหน:ตัดสินใจโหน - มักแสดง ด้วยสี่เหลี่ยมโอกาสโหน - แทน ด้วยวงกลมท้ายโหน - แทน ด้วยสามเหลี่ยมDecision trees are commonly used in operations research, specifically in decision analysis, to help identify a strategy most likely to reach a goal. If in practice decisions have to be taken online with no recall under incomplete knowledge, a decision tree should be paralleled by a probability model as a best choice model or online selection model algorithm. Another use of decision trees is as a descriptive means for calculating conditional probabilities.Decision trees, influence diagrams, utility functions, and other decision analysis tools and methods are taught to undergraduate students in schools of business, health economics, and public health, and are examples of operations research or management science methods.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ต้นไม้ตัดสินใจเป็นเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจที่ใช้กราฟต้นไม้หรือรูปแบบของการตัดสินใจและผลกระทบที่เป็นไปได้ของพวกเขารวมถึงผลการจัดกิจกรรมที่มีโอกาสที่ค่าใช้จ่ายทรัพยากรและยูทิลิตี้ มันเป็นวิธีหนึ่งที่จะแสดงขั้นตอนวิธี. ต้นไม้การตัดสินใจเป็นที่นิยมใช้ในการวิจัยการดำเนินงานโดยเฉพาะในการวิเคราะห์การตัดสินใจที่จะช่วยในการระบุกลยุทธ์ส่วนใหญ่มีแนวโน้มที่จะบรรลุเป้าหมาย. ต้นไม้ตัดสินใจเป็นโครงสร้างผังเหมือนที่แต่ละโหนดภายในแสดงให้เห็นถึง "การทดสอบ" ในแอตทริบิวต์ (เช่นไม่ว่าจะเป็นเหรียญพลิกขึ้นมาหัวหรือหาง) แต่ละสาขาเป็นตัวแทนของผลของการทดสอบและโหนดใบฉลากแต่ละระดับ (การตัดสินใจดำเนินการหลังจากการคำนวณคุณลักษณะทั้งหมด) เส้นทางจากรากจรดใบแสดงให้เห็นถึงกฎการจัดหมวดหมู่. ในการวิเคราะห์การตัดสินใจต้นไม้ตัดสินใจและแผนภาพอิทธิพลที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดจะถูกใช้เป็นการตัดสินใจของภาพและการวิเคราะห์เครื่องมือสนับสนุนที่คาดว่าค่า (หรือยูทิลิตี้คาดว่า) ทางเลือกการแข่งขันจะมีการคำนวณ. ตัดสินใจ ต้นไม้ประกอบด้วย 3 ประเภทของโหนด: โหนดการตัดสินใจ - ตัวแทนโดยทั่วไปสี่เหลี่ยมโหนดโอกาส - ตัวแทนจากวงการโหนด End - ตัวแทนจากสามเหลี่ยมต้นไม้การตัดสินใจเป็นที่นิยมใช้ในการวิจัยการดำเนินงานโดยเฉพาะในการวิเคราะห์การตัดสินใจที่จะช่วยในการระบุกลยุทธ์ส่วนใหญ่มีแนวโน้มที่จะไปถึง เป้าหมาย หากในการตัดสินใจทางปฏิบัติจะต้องมีการดำเนินการออนไลน์ที่มีการเรียกคืนภายใต้ความรู้ที่ไม่สมบูรณ์ไม่มีต้นไม้ตัดสินใจควรได้รับการขนานรูปแบบความน่าจะเป็นรูปแบบการเลือกที่ดีที่สุดหรือขั้นตอนวิธีการเลือกรูปแบบออนไลน์ การใช้งานของต้นไม้การตัดสินใจก็คือเป็นวิธีอธิบายสำหรับการคำนวณความน่าจะเป็นเงื่อนไข. ต้นไม้ตัดสินใจไดอะแกรมอิทธิพลฟังก์ชั่นสาธารณูปโภคและเครื่องมือในการวิเคราะห์การตัดสินใจอื่น ๆ และวิธีการสอนให้นักศึกษาระดับปริญญาตรีในโรงเรียนของธุรกิจด้านเศรษฐศาสตร์สาธารณสุขและสุขภาพของประชาชนและ ตัวอย่างของการวิจัยการดำเนินงานหรือการจัดการวิธีการทางวิทยาศาสตร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โครงสร้างการตัดสินใจ เป็นเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจ ที่ใช้ต้นไม้ เหมือนกราฟ หรือรูปแบบของการตัดสินใจและผลกระทบที่เป็นไปได้ของพวกเขา รวมทั้งเหตุการณ์โอกาส ผล ต้นทุน ทรัพยากรและสาธารณูปโภค มันเป็นวิธีหนึ่งที่จะแสดงขั้นตอนวิธี

ใจต้นไม้มักใช้ในการวิจัยการดำเนินงาน โดยเฉพาะในการวิเคราะห์การตัดสินใจเพื่อช่วยระบุกลยุทธ์ส่วนใหญ่มีแนวโน้มที่จะเข้าถึงเป้าหมาย .

การตัดสินใจเป็นผังต้นไม้เช่นโครงสร้างซึ่งในแต่ละโหนดภายในเป็น " ทดสอบ " แอตทริบิวต์ ( เช่นว่าเหรียญพลิกออกมาหัวหรือก้อย ) แต่ละสาขาที่แสดงถึงผลของการทดสอบแต่ละใบโหนดและเป็นคลาสฉลาก ( การตัดสินใจดำเนินการหลังจากที่คอมพิวเตอร์คุณลักษณะทั้งหมด ) เส้นทางจากรากสู่ใบแทน

กฎการจำแนกในการวิเคราะห์การตัดสินใจการตัดสินใจแบบต้นไม้ และอิทธิพลที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิด แผนภาพที่ใช้เป็นภาพและวิเคราะห์เครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจ ซึ่งคาดว่าค่า ( หรืออรรถประโยชน์ที่คาดหวัง ) ทางเลือกของการแข่งขันค่า

ใจต้นไม้ประกอบด้วย 3 ประเภทของโหนด :

ตัดสินใจโหน - มักแทนด้วยจุดสี่เหลี่ยม
โอกาส - แสดง วงกลม
โดยจบ ) - แสดงด้วยรูปสามเหลี่ยม
ต้นไม้ตัดสินใจมักใช้ในการวิจัยการดำเนินงาน โดยเฉพาะในการวิเคราะห์การตัดสินใจเพื่อช่วยระบุกลยุทธ์ส่วนใหญ่มีแนวโน้มที่จะไปถึงเป้าหมาย ถ้าการตัดสินใจในการปฏิบัติ ต้องได้รับออนไลน์กับไม่เรียกคืนภายใต้ความรู้ไม่สมบูรณ์ โครงสร้างการตัดสินใจควรจะได้โดยแบบจำลองความน่าจะเป็นเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดที่ออนไลน์เลือกรูปแบบหรือแบบจำลองขั้นตอนวิธีอื่นใช้ต้นไม้ตัดสินใจเป็นวิธีการเชิงคำนวณความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข .

ใจต้นไม้ อิทธิพลไดอะแกรมและฟังก์ชันอรรถประโยชน์เครื่องมือการวิเคราะห์การตัดสินใจอื่น ๆและวิธีการสอนให้นักศึกษาในโรงเรียนของธุรกิจ เศรษฐกิจ สุขภาพ และสุขภาพของประชาชน และเป็นตัวอย่างของการดำเนินงานหรือวิธีการ วิทยาการจัดการ