Дерево проблем как построить


КАК ПОСТРОИТЬ «ДЕРЕВО ПРОБЛЕМ»?. Логико-структурный подход и его применение для анализа и планирования деятельности

КАК ПОСТРОИТЬ «ДЕРЕВО ПРОБЛЕМ»?

Напомним, наша задача – сформулировать проблемы и установить причинноследственные связи между ними. Что такое причинно-следственные связи? Если одно событие является следствием другого (например, прошел дождь – асфальт мокрый), то между этими событиями существует причинно-следственная связь. Так же и с проблемами.

Например, растет уровень преступности среди молодежи, потому что в этом районе города нет ни спортивного клуба, ни внешкольные программ по развитию и образованию, не развита соответствующая инфраструктура. Между этими проблемами существует причинно-следственная связь: отсутствие инфраструктуры причина, а рост преступности – следствие.

На «дереве проблем» причины располагаются ниже, следствия – выше (см. Рисунок 5 на стр.52). Между ними прорисовываются причинно-следственные связи в виде стрелок, направленные от причины – к следствию.

Рисунок 5. Принцип построения дерева проблем

Здесь позволим себе небольшое отступление, касающееся дальнейшей логики нашей работы. Во многих руководствах по ЛСП следующим шагом является выделение центральной проблемы. Тем не менее, мы склонны утверждать, что трудно определить центральную проблему без построения «дерева проблем». Поясним, почему это так.

Из чего состоит дерево? Не гипотетическое «дерево проблем», а обычное живое дерево. Правильно – из корня, ствола и кроны. Наша модель («дерево проблем» является моделью проблемной ситуации) также состоит из корня, ствола и кроны. Корень – это «корни» проблемы, причины, по которым она возникла и которые обуславливают ее существование. Если обрубить корни, дерево умрет. Если устранить причины, проблема исчезнет. Ствол – это собственно описание проблемы или та центральная проблема, которую предлагается найти в самом начале. А крона – это те последствия, к которым приводит ее существование. Если мы обрубим крону дерева (устраним последствия существования проблемы), то ствол все равно будет стоять на виду (проблема на исчезнет), а потом и вовсе пустит новую поросль (устраненные последствия возникнут вновь). Иными словами, если мы сразу выберем центральную проблему, обозначим ее в качестве ствола, то сильно ограничим себя в проведении анализа. Очень часто бывает, что наше видение центральной проблемы ошибочно: то, что мы считали «самой главной проблемой» оказывается одним из следствий или всего лишь одной из причин более глобальной проблемы.

Составленное в результате качественно проведенного анализа дерево проблем должно выглядеть примерно так, как показано на Рисунке 6. Здесь серым цветом обозначены причины («корень»), желтым – сама проблема («ствол»), и зеленым – следствия проблемы («крона» дерева). Стрелками показаны причинно-следственные связи. Если вы не нашли корней, то не сможете решить проблему. Если не нашли ствол, то, в сущности, так и не поняли, какая именно проблема стоит перед вами. Если у вашего «дерева» отсутствует крона – это говорит о том, что либо вы не сможете оценить эффект от проделанной работы (то есть проблема вроде бы решена, но кому нужно ее решение и что оно даст непонятно), либо у вас есть свои, не совсем ясные причины скрывать от окружающих критерии эффективности вашей деятельности.

Рисунок 6. Примерная структура «дерева проблем»

Теперь давайте посмотрим на наше дерево немного с другой стороны. Представим его себе как разрезанную на множество кусочков картинку. Многие из читателей наверняка развлекались сами, собирая подобные головоломки в детстве (теперь это называется паззлы). Вычленение центральной проблемы, имея на руках множество кусочков – отдельных проблем, ее описывающих, похоже на нахождение в груде частичек картинки самого главного с точки зрения сюжета картины кусочка. Пока мы не соберем всю картинку, наверняка не сможем сказать, какой из кусочков нас интересует.

Другая сложность состоит в том, что, выбрав основную проблему заранее, мы сконцентрируемся на ее решении, в то время как основной проблемой может оказаться совсем другая! И выяснить это мы можем только в результате проведенного анализа.

Вспомним «медицинский» пример: если у вас болит живот, совсем не обязательно причиной боли является несвежий салат, поданный в кафе. В животе находится множество различные органов, и трехдневная диета из сухарей и жидкого чая может не только не устранить боль, но и в значительной степени поспособствовать вашему попаданию на операционный стол.

Еще об одной причине проведения подобного анализа мы говорили в главе «ЛСП- рабочий инструмент, а не готовое решение проблемы» Если вы уже решили, что и как будете делать, какие ресурсы вам нужны и откуда вы их возьмете, то зачем вам проводить анализ? Ведь все и так уже известно и определено заранее. Даже если вы решите провести анализ, все равно ничего нового не узнаете, и полученные результаты не будут отличаться от первоначально заданных условий. Проект теряет свою инновационность, перестает быть уникальным продуктом и превращается в процесс: мы будем следовать стандартному набору действий, взятому «с конвейера», который может оказаться далеко не самым эффективным решением проблемы. Согласитесь: если отбросить стереотипный подход и начать искать что-то новое, то вы, по большому счету, ничего не потеряете – ведь всегда можно вернуться к известному заранее стандартному, типовому пути решения проблемы. Однако в процессе поиска вы приобретете очень много: активность заинтересованных сторон, дополнительные важные аспекты проблемы, свежие идеи по их решению. Стоит попробовать!

СТРОИМ «ДЕРЕВО ПРОБЛЕМ». Логико-структурный подход и его применение для анализа и планирования деятельности

СТРОИМ «ДЕРЕВО ПРОБЛЕМ»

Теоретические знания вы уже получили, теперь можно приступать к построению «дерева».

• Для начала произвольно выбираем одну или несколько проблем.

• Затем снимаем по одной карточке с проблемами и пробуем выстроить между ней и уже размещенными карточками-проблемами причинно-следственную связь. Если две проблемы не связаны между собой – разместите их рядом. Если одна проблема явно является причиной другой (пусть не очевидно, но все же связанной с ней) проблемы – опустите ее ниже, если следствием – поднимите выше.

• Если логическая связь не очевидна, попробуйте сформулировать и добавить между причиной и следствием еще одну карточку-проблему, с появлением которой связь станет ясна.

• Если вы видите, что проблема «не подходит» – временно отложите ее в сторону.

• Карточки еще не закончились? Берите следующую карточку-проблему и поступайте с ней по описанному алгоритму.

• Если проблемы закончились – выберите одну из «ветвей» и попробуйте рассмотреть вопрос более детально: поискать «причины причин» или «следствия следствий». Задайте вопрос: «А только ли эти две (три, четыре…) причины являются основными для данного следствия? Есть ли еще другие?» Добавьте недостающие.

Постепенно ваше «дерево» будет обрастать «кроной», а «корневая система» укрепляться, добавляя все новые и новые «корни».

Для нашего примера картинка будет примерно такой, как показано на Рисунке 9. Пример результата подготовки к построению «дерева проблем». Попробуем предположить, как в этом случае шел бы ход обсуждения.

Сначала могли взять слово «разгневанные сложившейся ситуацией родители»:

Рисунок 7. Подготовка к построению «дерева проблем» – шаг 1

Далее подключаются «бездетные» жильцы и пенсионеры, ход обсуждения мог пойти таким образом:

Рисунок 8. Подготовка к построению «дерева проблем» – шаг 2

После окончательного размещения проблем, картина примет такой вид (см. Рисунок 9.):

Рисунок 9. Пример результата подготовки к построению «дерева проблем»

Теперь осталось только прорисовать причинно-следственные связи.

После их прорисовки и некоторой оптимизации схемы (передвинуты некоторые карточки с причинами и следствиями) в нашем примере, дерево проблем будет выглядеть примерно так, как показано на Рисунке 10. Дерево проблем. Цветом выделены причины («корни») – серым, основная проблема («ствол») – желтым, следствия («крона») – зеленым.

Рисунок 10. Дерево проблем

Для нашего примера очевидно, где находится ствол дерева и центральная проблема

«Дети не могут играть во дворе дома».

Дерево должно содержать как минимум 4-5 уровней. Если же получился «саженец» (ни корней, ни побегов), «куст» (большая крона, маленькие корни) или «мертвое дерево» (крона отсутствует), то анализ надо продолжить – «откапывать корни» и «растить ветви».

После построения дерева надо внимательно проверить, прослеживается ли логика построения по любой из цепочек от корня к вершине кроны. Если это не так, то «нелогичную» цепочку надо пересмотреть, возможно, переформулировать проблемы, а если это не удается – разорвать ее в месте, где логика нарушается, либо, наоборот, добавить недостающие элементы в логическую цепочку. Возможно, у вас появится несколько деревьев, не связанных между собой. Тем лучше, круг нашей работы сужается, не влияющие на основную проблему факты отошли в сторону сами собой.

Если неясно, какая из сформулированных проблем является следствием, а какая – причиной, надо постараться достичь согласия в группе по этому вопросу. Следует либо переформулировать проблемы в более общие, либо, наоборот, детализировать их так, чтобы все участники были согласны с прорисованной связью и понимали, почему она выглядит именно так. Часто приходится заменять одну проблему несколькими или добавлять новые формулировки проблем, которые были изначально упущены.

Процесс построения дерева можно считать завершенным тогда, когда ВСЕ участники обсуждения согласны с его структурой и причинно-следственными связями, прорисованными между элементами. Это требование является общим при завершении всех трех этапов аналитической фазы: все участники должны видеть одну и ту же картину, и толкование ее также должно быть единым.

Дерево проблем – ключевой элемент аналитической фазы. Оно является источником информации для проведения следующего этапа – анализа целей. На его выполнение чаще всего тратится до 50% всего времени на разработку проекта. Мы уверены, что вы уже понимаете, почему это так. Если дерево проблем построено качественно – дальнейшие шаги по разработке проектов будут проходить значительно быстрее, и для их выполнения надо будет лишь действовать по описанным ниже алгоритмам.

Итак, этап анализа проблем проводится группой, состоящей из ведущего и представителей заинтересованных сторон.

Сам процесс анализа состоит из:

• формулировки проблем на основе Схемы анализа заинтересованных сторон;

• определении, какие из них являются причинами, а какие – следствиями;

• построении «дерева проблем»;

• проверки логики его строения и окончательной корректировки.

При проведении анализа надо соблюдать требования, предъявляемые к формулировке проблем. Очень важна роль ведущего – фасилитатора, которая состоит в оживлении и направлении дискуссии в нужное русло, отслеживании и исправлении ошибок в формулировках проблем и логике построения дерева.

как строить дерево текущей реальности для решения бизнес-проблем — Карьера на vc.ru

{"id":81710,"url":"https:\/\/vc.ru\/hr\/81710-instrukciya-kak-stroit-derevo-tekushchey-realnosti-dlya-resheniya-biznes-problem","title":"\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f: \u043a\u0430\u043a \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c","services":{"facebook":{"url":"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/vc.ru\/hr\/81710-instrukciya-kak-stroit-derevo-tekushchey-realnosti-dlya-resheniya-biznes-problem","short_name":"FB","title":"Facebook","width":600,"height":450},"vkontakte":{"url":"https:\/\/vk.com\/share.php?url=https:\/\/vc.ru\/hr\/81710-instrukciya-kak-stroit-derevo-tekushchey-realnosti-dlya-resheniya-biznes-problem&title=\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f: \u043a\u0430\u043a \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c","short_name":"VK","title":"\u0412\u041a\u043e\u043d\u0442\u0430\u043a\u0442\u0435","width":600,"height":450},"twitter":{"url":"https:\/\/twitter.com\/intent\/tweet?url=https:\/\/vc.ru\/hr\/81710-instrukciya-kak-stroit-derevo-tekushchey-realnosti-dlya-resheniya-biznes-problem&text=\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f: \u043a\u0430\u043a \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c","short_name":"TW","title":"Twitter","width":600,"height":450},"telegram":{"url":"tg:\/\/msg_url?url=https:\/\/vc.ru\/hr\/81710-instrukciya-kak-stroit-derevo-tekushchey-realnosti-dlya-resheniya-biznes-problem&text=\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f: \u043a\u0430\u043a \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c","short_name":"TG","title":"Telegram","width":600,"height":450},"odnoklassniki":{"url":"http:\/\/connect.ok.ru\/dk?st.cmd=WidgetSharePreview&service=odnoklassniki&st.shareUrl=https:\/\/vc.ru\/hr\/81710-instrukciya-kak-stroit-derevo-tekushchey-realnosti-dlya-resheniya-biznes-problem","short_name":"OK","title":"\u041e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u0438\u043a\u0438","width":600,"height":450},"email":{"url":"mailto:?subject=\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f: \u043a\u0430\u043a \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c&body=https:\/\/vc.ru\/hr\/81710-instrukciya-kak-stroit-derevo-tekushchey-realnosti-dlya-resheniya-biznes-problem","short_name":"Email","title":"\u041e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0443","width":600,"height":450}},"isFavorited":false}

13 114 просмотров

Построение дерева целей и дерева проблем

 МИР ЛОГИКИ

Что такое дерево решений и где его используют? — Личный опыт на vc.ru

{"id":152868,"url":"https:\/\/vc.ru\/life\/152868-chto-takoe-derevo-resheniy-i-gde-ego-ispolzuyut","title":"\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0433\u0434\u0435 \u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442?","services":{"facebook":{"url":"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/vc.ru\/life\/152868-chto-takoe-derevo-resheniy-i-gde-ego-ispolzuyut","short_name":"FB","title":"Facebook","width":600,"height":450},"vkontakte":{"url":"https:\/\/vk.com\/share.php?url=https:\/\/vc.ru\/life\/152868-chto-takoe-derevo-resheniy-i-gde-ego-ispolzuyut&title=\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0433\u0434\u0435 \u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044

Правильное дерево решений для правильного выбора

Таким образом, у нас получилось завершенное дерево решений.

Правила классификации

Сначала определимся с терминами и их значениями.

Правила классификации — это случаи, в которых учитываются все сценарии, и каждому присваивается переменная класса.

Переменная класса — это конечный результат, к которому приводит наше решение. Переменная класса присваивается каждому конечному, или листовому, узлу.

Вот правила классификации из примера дерева решений про исследование новой планеты:

  1. Если температура не находится в диапазоне от -0,15 °C до 99,85 °C, то выживание затруднительно.
  2. Если температура находится в диапазоне от -0,15 °C до 99,85 °C, но нет воды, то выживание затруднительно.
  3. Если температура находится в диапазоне от -0,15 °C до 99,85 °C, есть вода, но нет флоры и фауны, то выживание затруднительно.
  4. Если температура находится в диапазоне от -0,15 °C до 99,85 °C, есть вода, есть флора и фауна, поверхность не подвержена штормам, то выживание возможно.
  5. Если температура находится в диапазоне от -0,15 °C до 99,85 °C, есть вода, есть флора и фауна, но поверхность подвержена штормам, то выживание затруднительно.

Почему сложно построить идеальное дерево решений

В структуре дерева решений выделяют следующие компоненты:

  1. Root Node, или корневой узел — тот, с которого начинается дерево, в нашем примере в качестве корня рассматривается фактор «температура».
  2. Internal Node, или внутренний узел — узлы с одним входящим и двумя или более исходящими соединениями.
  3. Leaf Node, или листовой узел — это заключительный элемент без исходящих соединений.

Когда создается дерево решений, мы начинаем от корневого узла, проверяем условия тестирования и присваиваем элемент управления одному из исходящих соединений. Затем снова тестируем условия и назначаем следующий узел. Чтобы считать дерево законченным, нужно все условия привести к листовому узлу (Leaf Node). Листовой узел будет содержать все метки класса, которые влияют на «за» и «против» в принятии решения.

Обратите внимание — мы начали с признака «температура», посчитали его корнем. Если выбрать другой признак, то и дерево получится другим. В этом принцип метода — нужно выбрать оптимальный корень и с помощью него выстраивать дерево, решить, какое же дерево нужно для выполнения задачи.

Есть разные способы найти максимально подходящее дерево решений для конкретной ситуации. Ниже расскажем об одном из них.

Как использовать жадный алгоритм для построения дерева решений

Смысл подхода — принцип так называемой жадной максимизации прироста информации. Он основан на концепции эвристического решения проблем — делать оптимальный локальный выбор в каждом узле, так достигая решения, которое с высокой вероятностью будет самым оптимальным.

Упрощенно алгоритм можно объяснить так:

  • На каждом узле выбирайте оптимальный способ проверки.
  • После разбейте узел на все возможные результаты (внутренние узлы).
  • Повторите шаги, пока все условия не приведут к конечным узлам.

Главный вопрос: «Как выбрать начальные условия для проверки?». Ответ заключается в значениях энтропии и прироста информации (информационном усилении). Рассказываем, что это и как они влияют на создание нашего дерева:

  1. Энтропия — в дереве решений это означает однородность. Если данные полностью однородны, она равна 0; в противном случае, если данные разделены (50-50%), энтропия равна 1. Проще этот термин можно объяснить так — это то, как много информации, значимой для принятия решения, мы не знаем.
  2. Прирост информации — величина обратная энтропии, чем выше прирост информации, тем меньше энтропия, меньше неучтенных данных и лучше решение.

Итого — мы выбираем атрибут, который имеет наибольший показатель прироста информации, чтобы пойти на следующий этап разделения. Это помогает выбрать лучшее решение на любом узле.

Смотрите на примере. У нас есть большое количество таких данных:

Анализ дерева проблем | SSWM

Информационный бюллетень Корпус блока

Анализ проблемы - это этап, на котором выявляются негативные аспекты данной ситуации и устанавливаются причинно-следственные связи между наблюдаемыми проблемами. Анализ проблемы имеет первостепенное значение при планировании проекта, поскольку он сильно влияет на дизайн всех возможных вмешательств (MDF 2005). Анализ проблемы включает (EC 2004):

  • Определение структуры и предмета анализа.
  • Выявление проблем, стоящих перед целевыми группами и бенефициарами.
  • Визуализация проблем в виде диаграммы, называемой «деревом проблем», чтобы помочь проанализировать и прояснить причинно-следственные связи.

Как и любое другое дерево, проблемное дерево состоит из трех частей: ствола, корней и ветвей. Багажник - главная проблема. Корни представляют собой причины основной проблемы, а ветви представляют ее последствия. На следующем рисунке показан пример дерева проблем, связанных с загрязнением реки.

Пример дерева проблем по санитарии, составленный сообществом Хатгал в Северной Монголии. «Корни» дерева показывают корни проблем, стебель посвящен самим проблемам, а крона показывает последствия этих проблем. Источник: CONRADIN (2007)

Создание дерева проблем в идеале должно проводиться как совместное групповое мероприятие с использованием визуальных методов, таких как флипчарты или цветные карточки, на которых идентифицированные заинтересованные стороны могут записывать свои индивидуальные формулировки проблем.Рекомендуется, чтобы в семинаре участвовало не более 25 участников, чтобы обеспечить плодотворную среду обучения. Первым шагом таких семинаров должен стать открытый мозговой штурм по проблемам, которые заинтересованные стороны считают приоритетными. Из выявленных проблем следует выбрать индивидуальную «стартовую» проблему. После консультаций с участниками должна быть установлена ​​иерархия причин и следствий: проблемы, которые непосредственно вызывают проблему со стартером, указаны ниже, а проблемы, которые являются прямым следствием проблемы со стартером, - выше.Все проблемы сортируются одинаково (с помощью наводящего вопроса «что это вызывает?». После того, как все проблемы будут устранены, их следует связать с помощью стрелок причинно-следственных связей, четко показывающих ключевые ссылки. После этого процесса дерево проблем должны быть рассмотрены и утверждены участниками (адаптировано из ЕВРОПЕЙСКОЙ КОМИССИИ 2004 г.).

После завершения дерево проблем представляет собой сводную картину существующей негативной ситуации.

Пример дерева проблем. Источник: EUROPEAN COMMISSION (2004)

Деревья проблем не только определяют первопричины проблемы.Они предоставляют визуальную разбивку проблем на их симптомы, а также их причины, а также создают визуальный результат, понятный любому. Этот процесс может быть полезным методом повышения осведомленности сообщества (см. PPT) о проблеме, о том, как они и другие люди способствуют решению проблемы и как эти проблемы влияют на их жизнь. Это также может быть важным шагом при попытке заручиться поддержкой любых вмешательств, новых методов или улучшенных технологий.

.Алгоритм

- Как эффективно построить дерево из плоской структуры?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд
.Алгоритм

- как построить двоичное дерево за время O (N)?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
  5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
.

1.10. Деревья решений - документация scikit-learn 0.24.0

Деревья решений (DT) - это используемый непараметрический метод обучения с учителем для классификации и регрессии. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая предсказывает ценность целевая переменная путем изучения простых правил принятия решений, выведенных из данных функции. Дерево можно рассматривать как кусочно-постоянное приближение.

Например, в приведенном ниже примере деревья решений обучаются на основе данных аппроксимировать синусоидальную кривую с набором правил принятия решения «если-то-иначе»Глубже чем выше дерево, тем сложнее решающие правила и тем лучше модель.

1.10.1. Классификация

DecisionTreeClassifier - это класс, способный выполнять мультиклассы классификация по набору данных.

Как и другие классификаторы, DecisionTreeClassifier принимает на вход два массива: массив X, разреженный или плотный, формы (n_samples, n_features) , содержащий обучающие образцы и массив Y целочисленных значений, форма (n_samples,) , с метками классов для обучающих выборок:

 >>> из дерева импорта sklearn >>> X = [[0, 0], [1, 1]] >>> Y = [0, 1] >>> clf = дерево.DecisionTreeClassifier () >>> clf = clf.fit (X, Y) 

После установки модель может быть использована для прогнозирования класса образцов:

 >>> clf.predict ([[2., 2.]]) массив ([1]) 

В случае наличия нескольких классов с одинаковым и самым высоким вероятности, классификатор предскажет класс с наименьшим индексом среди этих классов.

В качестве альтернативы выводу определенного класса вероятность каждого класса можно предсказать, что представляет собой долю обучающих выборок класса в лист:

 >>> clf.pred_proba ([[2., 2.]]) массив ([[0., 1.]]) 

DecisionTreeClassifier поддерживает как двоичные (где метки - это [-1, 1]) классификация и мультикласс (где метки [0,…, K-1]) классификация.

Используя набор данных Iris, мы можем построить дерево следующим образом:

 >>> from sklearn.datasets import load_iris >>> из дерева импорта sklearn >>> X, y = load_iris (return_X_y = True) >>> clf = tree.DecisionTreeClassifier () 
.

Смотрите также

Сайт о Бане - проект, посвященный строительству, эксплуатации и уходу за русской баней. Большой сборник статей, который может быть полезен любому любителю бани

Содержание, карта сайта.