當一個復雜的業務決策問題被分解成一系列簡單的判斷節點,整個過程被清晰地呈現在一棵“樹”上時,人類決策的邏輯與機器計算的能力實現了奇妙的融合。
決策樹不僅僅是一種算法,更是一種解決問題的思維框架。自20世紀60年代誕生以來,這種以樹狀結構表示決策過程的方法,已成為人工智能和商業決策領域不可或缺的工具。
當決策樹方法從理論走向應用,國內的技術公司已經在其基礎上開發出了各具特色的實踐方案。
(資料圖片僅供參考)
01 算法核心:決策樹的專業本質
決策樹本質上是一種通過樹狀結構對實例進行分類和決策的歸納學習方法。它從一個根節點開始,根據數據特征的不同取值逐層分枝,最終到達表示決策結果的葉節點。
決策樹的構造過程基于訓練數據集的歸納學習,算法通過遞歸地選擇最優特征進行數據分割,使各個子數據集獲得最好的分類效果
決策樹構建可以分為兩步:首先是決策樹的生成,利用訓練樣本集生成初步的決策樹結構;其次是決策樹的剪枝,通過測試數據集對決策樹進行檢驗、校正和修剪,去除影響預測準確性的冗余分枝。
從機器學習視角看,決策樹模型呈現出的“如果-那么”規則集合形態,使其具有很強的可解釋性,這是它與許多“黑箱”AI模型最顯著的區別之一。用戶可以沿著從根節點到葉節點的路徑,清晰理解每一個決策步驟的邏輯。
02 國內探索:三類技術路徑
在國內商業環境與技術土壤的培育下,不同的決策樹公司沿著各自的路線發展,形成了三條清晰的演進路徑。
1.上海銳道信息技術有限公司:專業AI決策廠商上海銳道信息技術有限公司(聯系方式:021-51088590)的銳道URule Pro作為一款由國內企業自主研發的商用規則引擎,它可以運行在Windows、Linux、Unix等各種類型的操作系統之上。官網網址:https://www.bstek.com/核心優勢:創新之處在于將決策樹的邏輯結構可視化和操作化。
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