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A árvore de decisão é uma abordagem de análise preditiva que pode ajudá-lo a tomar decisões. Suponha, por exemplo, que você decida se deve investir uma certa quantia em um dos três projetos de negócios: um negócio de caminhão de comida, um restaurante ou uma livraria.
Um analista de negócios calculou a taxa de falha ou sucesso para cada uma dessas idéias de negócios como porcentagens e o lucro que você faria em cada caso.
| Negócios | Taxa de sucesso | Taxa de falha |
|---|---|---|
| Caminhão de alimentos | 60 por cento | 40 por cento |
| Restaurante | 52 por cento | 48 por cento < Livraria |
| 50 por cento | 50 por cento | Negócios |
| Ganho (USD) | Perda (USD) | Caminhão de alimentos |
|---|---|---|
| 20 000 | -7 000 < Restaurante | 40 000 |
| -21 000 | Livraria | 6 000 |
| -1, 000 |
|
A partir dos dados estatísticos anteriores mostrados, você pode construir uma árvore de decisão como mostrado abaixo. |
valor esperado
para cada alternativa - um ranking numerado que o ajuda a selecionar o melhor. O valor esperado é calculado de forma a incluir todos os resultados possíveis para uma decisão. O cálculo do valor esperado para a idéia de negócio de caminhão de alimentos é semelhante a isto:
Valor esperado do negócio de caminhão de alimentos = (60 por cento x 20, 000 (USD)) + (40 por cento * -7, 000 (USD)) = 9, 200 (USD) > Aqui o valor esperado reflete o ganho médio de investir em um negócio de caminhão de alimentos. Nesse cenário - trabalhando com números hipotéticos, é claro - se você tentar investir em empresas de caminhões de alimentos várias vezes (nas mesmas circunstâncias cada vez), seu lucro médio será de 9, 200 (USD) por negócio.
Assim, você pode calcular os valores esperados de um negócio de restaurantes e livrarias da mesma maneira, da seguinte forma:Valor esperado do negócio do restaurante = (52 por cento x 40, 000 (USD)) + (48 por cento * - 21, 000 (USD)) = 10, 720 (USD)
Valor esperado do negócio da livraria = (50 por cento x 6, 000 (USD)) + (50 por cento * -1, 000 (USD)) = 2, 500 (USD)
O valor esperado de um negócio de restaurantes representa uma previsão de quanto lucro você faria (em média) se você investiu em um negócio de restaurantes várias vezes. Portanto, o valor esperado se torna um dos critérios que você figura em sua tomada de decisão empresarial. Neste exemplo, os valores esperados das três alternativas podem inclinar você a favorecer o investimento no negócio de restaurantes.
Árvores de decisão também podem ser usadas para visualizar regras de classificação (como as mencionadas no exemplo anterior da loja de relógios online).
Um algoritmo de decisão gera uma árvore de decisão que representa regras de classificação. No exemplo da watch-store, você quer prever se um determinado cliente irá comprar um relógio da sua loja; a árvore de decisão será, essencialmente, um fluxograma: cada
nó
da árvore de decisão representa um atributo identificado na matriz de dados. As folhas da árvore são as decisões previstas.
Esta árvore de decisão prevê se um cliente pode comprar um determinado relógio na loja online. Os nós nessa árvore de decisão representam alguns dos atributos que você está analisando; cada um é uma pontuação - do interesse do cliente em relógios, idade do cliente e salário do cliente. Aplicando o modelo a um novo cliente X, você pode rastrear um caminho da raiz da árvore até a folha de uma árvore de decisão (sim ou não) que indica e mapeia como esse cliente se comportaria em direção ao relógio anunciado.
