Modèle d`arbre des causes

Modèle d`arbre des causes

Toutefois, les arbres décisionnels peuvent devenir excessivement complexes. Dans de tels cas, un diagramme d`influence plus compact peut être une bonne alternative. Les diagrammes d`influence rétrécaient l`accent sur les décisions, les intrants et les objectifs critiques. Un arbre de décision peut également être utilisé pour aider à créer des modèles prédictifs automatisés, qui ont des applications dans l`apprentissage automatique, l`exploration de données et les statistiques. Appelée apprentissage de l`arbre décisionnel, cette méthode prend en compte les observations relatives à un élément pour prédire la valeur de cet élément. Ressources des arbres problématiques du Bureau du développement international (Royaume-Uni) tout système suffisamment complexe est soumis à une défaillance en raison d`un ou plusieurs sous-systèmes défaillants. La probabilité de défaillance, cependant, peut souvent être réduite grâce à une conception améliorée du système. L`analyse de l`arborescence des pannes mappe la relation entre les failles, les sous-systèmes et les éléments de conception de sécurité redondants en créant un diagramme logique du système global. Les alternatives à FTA incluent le diagramme de dépendance (DD), également connu sous le nom de diagramme de fiabilité (RBD) et l`analyse de Markov. Un diagramme de dépendance équivaut à une analyse d`arborescence de réussite (STA), l`inverse logique d`un FTA, et représente le système à l`aide de chemins au lieu de portails. DD et STA produisent la probabilité de succès (c.-à-d., évitant un événement supérieur) plutôt que la probabilité d`un événement supérieur.

Fractionnement. Seules les variables d`entrée liées à la variable cible sont utilisées pour diviser les nœuds parents en nœuds enfants plus purs de la variable cible. Les variables d`entrée discrètes et les variables d`entrée continues (qui sont réduites en deux ou plusieurs catégories) peuvent être utilisées. Lors de la génération du modèle, il faut d`abord identifier les variables d`entrée les plus importantes, puis fractionner les enregistrements au niveau du nœud racine et des nœuds internes suivants en deux ou plusieurs catégories ou «emplacements» en fonction de l`état de ces variables. Les caractéristiques qui sont liées au degré de «pureté» des nœuds enfants résultants (c`est-à-dire la proportion avec la condition cible) sont utilisées pour choisir entre différentes variables d`entrée potentielles; ces caractéristiques comprennent l`entropie, l`indice de Gini, l`erreur de classification, le gain d`information, le ratio de gain et les critères de twoing. [3] cette procédure de fractionnement se poursuit jusqu`à ce que les critères d`homogénéité ou d`arrêt prédéterminés soient respectés. Dans la plupart des cas, toutes les variables d`entrée potentielles ne seront pas utilisées pour générer le modèle d`arborescence de décision et, dans certains cas, une variable d`entrée spécifique peut être utilisée plusieurs fois à différents niveaux de l`arborescence de décision. 2. Ajoutez la chance et les noeuds de décision pour développer l`arborescence comme suit: un arbre de problème fournit une vue d`ensemble de toutes les causes connues et l`effet à un problème identifié. Cela est important dans la planification d`un projet d`engagement communautaire ou de changement de comportement, car il établit le contexte dans lequel un projet doit se produire. Comprendre le contexte aide à révéler la complexité de la vie et cela est essentiel dans la planification d`un projet de changement réussie. Besoin de briser une décision complexe? Essayez d`utiliser un arbre de décision Maker.

Lisez la suite pour découvrir tout sur les arbres de décision, y compris ce qu`ils sont, comment ils sont utilisés, et comment en faire un.