ต้นไม้การตัดสินใจ

จากวิกิพีเดีย สารานุกรมเสรี

ต้นไม้การตัดสินใจ หรือ ดีซิชันทรี(decision tree) ในการบริหารธุรกิจ เป็นแผนผังต้นไม้ช่วยในการตัดสินใจ โดยแสดงถึงมูลค่าของทรัพยากรที่จะใช้ ความเสี่ยงในการลงทุนและและผลลัพธ์ที่มีโอกาสเกิดขึ้น ต้นไม้ตัดสินใจสร้างขึ้นเพื่อช่วยการตัดสินใจเพื่อใช้ในการสร้างแผนงาน นิยมใช้มากในการบริหารความเสี่ยง (risk management) ต้นไม้ตัดสินใจเป็นส่วนหนึ่งของทฤษฎีการตัดสินใจ (decision theory) และ ทฤษฎีกราฟ

[แก้] ต้นไม้การตัดสินใจ มีประโยชน์อย่างไร

ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบจะแสดงประเภทของวัตถุ

การทำนายประเภทด้วยต้นไม้ตัดสินใจ จะเริ่มจากบัพราก โดยทดสอบค่าตัวแปรของบัพ แล้วจึงตามกิ่งของต้นไม้ที่กำหนดค่า เพื่อไปยังบัพลูกถัดไป การทดสอบนี้จะกระทำไปจนกระทั่งเจอบัพใบซึ่งจะแสดงผลการทำนาย ตัวอย่างต้นไม้ตัดสินใจแสดงในรูปข้างล่าง

ภาพ:Decisiontree.png

ตัวอย่างต้นไม้ตัดสินใจ

ต้นไม้ตัดสินใจนี้ใช้ทำนายว่าจะเล่นกีฬาหรือไม่ โดยพิจารณาจากลักษณะอากาศของวันนั้น โดยวัตถุที่ต้องการทำนายประเภท ประกอบด้วยลักษณะหรือตัวแปร 2 ตัว ได้แก่ สภาพอากาศ และอุณหภูมิ ดังนั้น ถ้ากำหนดวันวันหนึ่งมีคุณลักษณะแสดงเป็นเวกเตอร์ เช่น [สภาพอากาศ=แดดออก, อุณหภูมิ=28] การทำนายว่าจะเล่นกีฬาหรือไม่ จะเริ่มจากบัพราก โดยทดสอบค่าตัวแปร "สภาพอากาศ" ซึ่งมีค่าเท่ากับ "แดดออก" จึงไปทดสอบค่าตัวแปร "อุณหภูมิ" ในบัพถัดไป จะไป อุณหภูมิ ≥ 25 ทำให้ได้ประเภทของวันนี้คือ "ไม่เล่นกีฬา"

ต้นไม้ตัดสินใจเป็นวิธีการพื้นฐานอย่างหนึ่งสำหรับการทำเหมืองข้อมูล

[แก้] ดูเพิ่ม

• การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ (Decision tree learning)
• การเรียนรู้ของเครื่อง
• การเรียนรู้แบบมีผู้สอน
• การแบ่งประเภทข้อมูล

ต้นไม้การตัดสินใจ เป็นบทความเกี่ยวกับ วิชา ความรู้ และศาสตร์ต่างๆ  ที่ยังไม่สมบูรณ์ ต้องการตรวจสอบ เพิ่มเนื้อหา หรือเพิ่มแหล่งอ้างอิง คุณสามารถช่วยเพิ่มเติมหรือแก้ไข เพื่อให้สมบูรณ์มากขึ้น ข้อมูลเกี่ยวกับ ต้นไม้การตัดสินใจ ในภาษาอื่น อาจสามารถหาอ่านได้จากเมนู ภาษาอื่น ด้านซ้ายมือ