Деревья решений

Хотя многие задачи data mining резервируются за аналитиками данных, бизнес-пользователи, похоже, чувствуют себя комфортно с деревьями решений. Эти деревья логичны, хорошо воспринимаются визуально, и результат может быть объяснен в типичных бизнес-терминах.

Использование дерева решений - это способ классификации существующих данных, определения факторов или правил, которые имеют отношение к целевому результату (target result), и их применения для прогнозирования результата, что означает:

И не нужно быть доктором философии (PhD) в математике, чтобы использовать и понимать деревья решений. Чтобы проиллюстрировать это, я проанализирую одну бизнес-задачу:

Производитель предлагает два продукта, A и B. В целом отзывы потребителей были положительны, но владелец предприятия-производителя хочет узнать, что-то можно изменить в поддержке, что может повысить уровень удовлетворения потребителей. У предприятия есть весьма ограниченная информация о своих потребителях, включая только данные о продукте, который они используют, его версии и времени получения его последней модификации.

С использованием этой информации, полученной от выборки по клиентской базе (sample customer population), и Oracle Data Miner это предприятие может создать модель дерева решения, показанную на рис. 1.

Рис. 1: Дерево решений

Каждый прямоугольник в дереве на рис. 1 называется узлом (node) и каждая линия называется веткой (branch) или ребром. Верхний прямоугольник в дереве (или его корень (root)) включает все значения (all cases) этой выборки.