Контрольная работа на тему Принципы и методы исследований и принятия решений

Содержание:

Ситуационная (практическая) задача № 1 3

Ситуационная (практическая) задача № 2 5

Тестовые задания 12

Список использованной литературы 15

Фрагмент текста работы:

Ситуационная (практическая) задача № 1

Раскройте содержание метода разработки альтернатив «Дерево решений»

Одним из наиболее широко применяемых методов принятия решений является дерево решений – графическое систематизирование процесса принятия решений, отражающее альтернативные решения и состояния среды, а также возможные риски и выигрыши для любых комбинаций данных альтернатив. Данный метод примечателен своей наглядностью.

Рассмотрим принципы построения дерева решений. Так [4]:

‒ для отображения на графике нужно включать только важные, «узловые» решения или события, чтобы «дерево не превратилось в куст»;

‒ метод предполагает субъективную оценку вероятности тех или иных событий;

‒ дерево решений нужно строить в хронологическом порядке, чтобы совпадали логика развития событий и логика решений.

При построении дерева решений особое внимание уделяется выбору критерия, по которому пойдет разбиение. Рассмотрим базовые правила построения «дерева решений» [8].

1. Правило разбиения. Для построения дерева на каждом внутреннем узле необходимо найти условие, которое бы разбивало множество, связанное с этим узлом на подмножества. Общее правило для выбора критерия следующее – выбранный критерий должен разбить множество так, чтобы получаемые в итоге подмножества состояли из объектов, принадлежащих к одному классу, или были максимально приближены к этому, т.е. количество объектов из других классов должно стремиться к нулю.

2. Правило остановки. Использование статистических методов для оценки целесообразности дальнейшего разбиения, так называемая «ранняя остановка» (prepruning), привлекательна экономией времени, но важно учитывать, что ранняя остановка может привести к снижению точности модели, что весьма не желательно. Признанные авторитеты в этой области Л. Брейман и Р. Куинлен советуют буквально следующее: «Вместо остановки используйте отсечение». Ограничение глубины дерева. Необходимо становить дальнейшее построение, если разбиение ведет к дереву с глубиной превышающей заданное значение. Разбиение должно быть нетривиальным, т.е. полученные в результате узлы должны содержать не менее заданного количества примеров.

3. Правило отсечения. Зачастую деревья решений переполняют данными. Такие «ветвистые» деревья трудно анализировать. Ценность правила для малого числа объектов крайне низка, и в целях анализа данных такое правило практически непригодно. Гораздо предпочтительнее иметь дерево, состоящее из малого количества узлов, которым бы соответствовало большое количество объектов из обучающей выборки [4]. Для решения этой проблемы часто применяется отсечение ветвей (pruning). В отличие от процесса построения, отсечение ветвей, согласно Л. Хайфилю, происходит снизу вверх, двигаясь с листьев дерева, отмечая узлы как листья, либо заменяя их поддеревом. Отсечение ветвей не является панацеей, но в большинстве случаев служит весьма эффективным инструментом.

К преимуществам применения дерева решений при принятии управленческих решений следует отнести [5]:

‒ быстроту процесса;

‒ высокую точность прогноза;

‒ генерацию правил в областях, где эксперту трудно формализовать свои знания;

‒ вывод результатов на естественном языке;

‒ интуитивно понятную классификационную модель;

‒ построение непараметрических моделей.