看看實際效果
決策樹創建器範例。
同一款工具，四種需求。下方每張圖都是實際產生的成果。
輸入內容
建立貸款核准決策樹：信用評分高於 700、收入高於 $50,000 且負債收入比低於 30% 的申請人予以核准；未達其他門檻者則交由人工審查或有條件核准。
接著試試加入任職年資檢查將收入門檻改為 $60,000
決策樹 · Howard-Raiffa / CART-sklearn / taxonomy · schematex-decisiontree
產生的圖表
什麼是決策樹。
決策樹從問題或選擇開始，接著依據重要條件逐步分支，直到得出結果。分支能讓決策背後的規則清楚呈現，並可重複套用。
簡單的工作流程可以使用是非題；比較結果不確定的選項時，則可加入機率分支和報酬。每個問題都應夠明確，讓人能根據現有證據作答。
- Standard
- Howard-Raiffa / CART-sklearn / taxonomy
- Engine
- schematex-decisiontree
- Editable
- Double-click text, drag nodes
- Export
- SVG · PNG · PDF
適用對象
誰會使用決策樹。
透過案件分流和核准規則，讓相似情況採取相同的下一步。
從基本檢查開始，並引導至明確處理方式的疑難排解流程。
評估結果不確定的選擇，並明確呈現報酬取捨。
運作方式
三個步驟製作決策樹。
01
描述需求
寫一段話就能開始。
“建立貸款核准決策樹：信用評分高於 700、收入高於 $50,000 且負債收入比低於 30% 的申請人予以核准；未達其他門檻者則交由人工審查或有條件核准。”
02
查看圖表
由合適的繪圖引擎產生。
03
提出修改
每次修改都會保留版本。
加入任職年資檢查
V2 · DRAWN FROM V1, NOTHING RETYPED常見問題
常見問題
什麼是決策樹？
透過分支路徑，將問題或選擇對應到可能結果的圖表。
什麼時候該使用決策樹？
當可重複執行的決策取決於一連串條件時，就適合使用決策樹，例如資格判定、分流、疑難排解或核准。
決策樹應該從什麼開始？
先寫下要解決的決策或問題，再加入會影響下一步行動的條件即可。
決策樹可以呈現風險嗎？
可以。決策分析樹能在呈現選項的同時，列出機率結果、機率與報酬。
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