Entscheidungstabelle vs. Entscheidungsbaum: Was ist der Unterschied?

Entscheidungstabelle

Eine Entscheidungstabelle ist eine Tabelle, die Bedingungen und Aktionen vereinfacht und geordnet anzeigt. Durch die Darstellung logischer Handlungsalternativen unter verschiedenen Betriebsbedingungen ermöglicht eine Entscheidungstabelle dem Einzelnen, ein Problem zu durchdenken und seine Lösung in kompakter Notation darzustellen.

Entscheidungstabellen werden verwendet, um komplizierte Logik zu modellieren. Sie können leicht erkennen lassen, dass alle möglichen Kombinationen von Bedingungen berücksichtigt wurden und wenn Bedingungen nicht erfüllt sind, ist es leicht zu erkennen.

Eine Entscheidungstabelle kann auch als Ursache-Wirkungs-Tabelle bezeichnet werden und ist der beste Weg, um Kombinationseingaben mit ihren zugehörigen Ausgaben zu behandeln. Es ist ein hervorragendes Werkzeug, das sowohl im Test- als auch im Anforderungsmanagement verwendet werden kann. Mithilfe von Entscheidungstabellen wird es für den Anforderungsspezialisten einfacher, Anforderungen zu schreiben, die alle Bedingungen abdecken.

In einer Entscheidungstabelle ist die Logik gut in Bedingungen, Aktionen (Entscheidungen) und Regeln zur Darstellung der verschiedenen Komponenten unterteilt, die das logische Modell bilden. Das allgemeine Format einer Entscheidungstabelle besteht aus vier grundlegenden Teilen. Sie beinhalten:

• Aktionseintrag: Zeigt die durchzuführenden Aktionen an.
• Bedingungseintrag: Zeigt Bedingungen an, die erfüllt sind oder beantwortet die Fragen im Bedingungsstub.
• Aktions-Stub: Er listet Anweisungen auf, die alle Aktionen beschreiben, die ausgeführt werden können.
• Bedingungs-Stub: Er listet alle Bedingungen auf, die auf Faktoren getestet werden sollen, die für die Entscheidungsfindung notwendig sind.

Was Sie über Entscheidungstabellen wissen müssen

• Eine Entscheidungstabelle ist eine Tabelle mit Zeilen und Spalten, die in vier Quadranten unterteilt sind.
• In einer Entscheidungstabelle werden die Eingaben in einer Spalte aufgelistet, wobei die Ausgaben in derselben Spalte, jedoch unterhalb der Eingaben, stehen.
• Die Verwendung von Entscheidungstabellen ermöglicht es, Kombinationen von Bedingungen zu erkennen, die sonst nicht gefunden und daher nicht getestet oder entwickelt worden wären.
• Entscheidungstabellen sollten am besten während des Systemdesigns erstellt werden, dann werden sie für Entwickler, Tester und Endbenutzer nützlich.
• Decision Table Testing ist eine Black-Box-Testentwurfstechnik, um die Testszenarien für komplexe Geschäftslogik zu bestimmen.
• Es gibt zwei Arten von Entscheidungstabellen, nämlich die erweiterte Eintragstabelle und die eingeschränkte Eintragstabelle. In der erweiterten Eintragstabelle müssen sowohl der Eintrags- als auch der Stub-Abschnitt einer bestimmten Bedingung zusammen betrachtet werden, wenn eine Bedingung auf eine bestimmte Regel zutrifft. In Tabellen mit eingeschränkten Einträgen sind die erforderlichen Bedingungen oder Aktionen in den entsprechenden Stubs enthalten.
• Um Entscheidungstabellen zu erstellen, muss der Analyst die maximale Größe der Tabelle bestimmen; Eliminieren Sie alle unmöglichen Situationen, Inkonsistenzen oder Redundanzen und vereinfachen Sie die Tabelle so weit wie möglich.
• Entscheidungstabellen können und können oft in Computerprogramme eingebettet und verwendet werden, um die Logik des Programms zu steuern. Ein einfaches Beispiel könnte eine Nachschlagetabelle sein, die einen Bereich möglicher Eingabewerte und einen Funktionszeiger auf den Codeabschnitt enthält, um diese Eingabe zu verarbeiten.
• Entscheidungstabelle zeigt Bedingungen und Aktionen vereinfacht und geordnet. Durch die Darstellung logischer Handlungsalternativen unter verschiedenen Betriebsbedingungen ermöglicht eine Entscheidungstabelle dem Einzelnen, ein Problem zu durchdenken und seine Lösung in kompakter Notation darzustellen.

Vorteile der Entscheidungstabelle

• Wenn es viele Bedingungen gibt, hilft die Entscheidungstabelle, die Ergebnisse einer Situation zu visualisieren.
• Sie sind einfach zu verstehen und jeder kann mit dieser Methode die Testszenarien und Testfälle entwerfen.
• Sie sind leicht zu zeichnen.
• Sie bieten eine kompaktere Dokumentation.
• Entscheidungstabellen können je nach Situation einfach geändert werden.
• Entscheidungstabellen fassen alle Ergebnisse einer Situation zusammen und schlagen geeignete Maßnahmen vor.
• Entscheidungstabellen haben ein Standardformat.

Nachteile von Entscheidungstabellen

• Entscheidungstabellen können nicht die vollständige Abfolge von Operationen zur Lösung eines Problems ausdrücken; es kann für einen Programmierer schwierig sein, eine Entscheidungstabelle direkt in ein Computerprogramm zu übersetzen.
• Entscheidungstabellen zeigen nicht den Logikfluss für die Lösung eines gegebenen Problems.
• Wenn es viele Alternativen gibt, kann die Entscheidungstabelle nicht alle auflisten.
• Entscheidungstabellen stellen nur eine Teillösung dar.

Entscheidungsbaum

Ein Entscheidungsbaum ist ein Werkzeug zur Entscheidungsunterstützung, das eine Verzweigungsmethode verwendet, um jedes mögliche Ergebnis einer Entscheidung darzustellen. Entscheidungsbäume können von Hand gezeichnet oder mit einem Grafikprogramm oder einer speziellen Software erstellt werden. Ein Entscheidungsbaum beginnt typischerweise mit einem einzelnen Knoten, der sich in mögliche Ergebnisse verzweigt. Jedes dieser Ergebnisse führt zu zusätzlichen Knoten, die in andere Möglichkeiten verzweigen. Dadurch erhält es eine baumähnliche Form.

 Im Entscheidungsbaum (baumähnlicher Graph) die Knoten, die den Ort darstellen, an dem wir ein Attribut auswählen und eine Frage stellen; edge repräsentiert die Antworten auf die Frage und die Blätter repräsentieren die tatsächliche Ausgabe oder das Klassenlabel. Entscheidungsbäume zeigen visuell Ursache-Wirkungs-Beziehungen und bieten eine vereinfachte Ansicht eines möglicherweise komplizierten Prozesses.

Einige der grundlegenden Annahmen beim Erstellen eines Entscheidungsbaums umfassen:

• Am Anfang wird das gesamte Trainingsset als Wurzel betrachtet.
• Datensätze werden rekursiv auf Basis von Attributwerten verteilt.
• Die Reihenfolge zum Platzieren von Attributen als Wurzel oder interner Knoten des Baums erfolgt unter Verwendung eines statistischen Ansatzes.
• Merkmalswerte sind vorzugsweise kategorial. Wenn die Werte stetig sind, werden sie vor dem Erstellen des Modells diskretisiert.

Was Sie über den Entscheidungsbaum wissen müssen

• Entscheidungsbäume sind ein nicht parametrisches überwachtes Lernverfahren, das sowohl für Klassifikations- als auch für Regressionsaufgaben verwendet wird. Es veranschaulicht grafisch alle möglichen Alternativen, Wahrscheinlichkeiten und Ergebnisse und zeigt die Vorteile der Entscheidungsanalyse auf.
• Der Entscheidungsbaum wird typischerweise von oben (Wurzel) nach unten (Blätter) gelesen. An jedem Knoten (Split-Punkt) wird eine Frage gestellt und die Antwort auf diese Frage bestimmt, welcher Verzweigung als nächstes gefolgt wird. Die Vorhersage wird durch das Etikett eines Blattes gegeben.
• Entscheidungsbäume können von Hand gezeichnet oder mit einem Grafikprogramm oder einer speziellen Software erstellt werden.
• Das Ziel des Entscheidungsbaums besteht darin, ein Modell zu erstellen, das den Wert einer Zielvariablen vorhersagt, indem es einfache Entscheidungsregeln lernt, die aus den Datenmerkmalen abgeleitet werden.
• Entscheidungsbäume werden häufig in der Betriebsforschung, insbesondere in der Entscheidungsanalyse, verwendet, um eine Strategie zu identifizieren, die ein Ziel am wahrscheinlichsten erreicht.
• Ein Entscheidungsbaum gilt als optimal, wenn er die meisten Daten mit der geringsten Anzahl von Ebenen oder Fragen darstellt.
• Im Entscheidungsbaum wird die Stichprobe in zwei oder mehr homogene Sätze aufgeteilt, basierend auf dem höchstwertigen Teiler/Differentiator in den Eingabevariablen.
• Es gibt zwei Arten von Entscheidungsbäumen, die auf der Art der vorliegenden Zielvariablen basieren. Die beiden Typen sind kategorischen Variable Entscheidungsbaum und stufenlosen Entscheidungsbaum.
• In einem Entscheidungsbaum ist der Datentyp niemals eine Einschränkung; es kann sowohl numerische als auch kategoriale Variablen verarbeiten.
• Beim Umgang mit kategorialen Daten mit mehreren Ebenen wird der Informationsgewinn zugunsten des Attributs mit den meisten Ebenen verzerrt.
• Eine nichtlineare Beziehung zwischen Parametern beeinflusst die Baumleistung nicht.
• Entscheidungsbäume haben keine Annahmen über die Raumverteilung und die Klassifikatorstruktur.

Andere Anwendungen von Entscheidungsbäumen

• Herstellung – Chemische Materialbewertung für die Herstellung/Produktion.
• Planungs- und Planungsaktivitäten.
• Pharmakologie-Entwicklung einer Analyse der Arzneimittelwirksamkeit.
• Molekularbiologie – Analyse der Aminosäuresequenz im Humangenomprojekt.
• Medizin-Analyse des plötzlichen Kindstods (SIDS).
• Produktions- Prozessoptimierung in der elektrochemischen Bearbeitung.
• Biomedizinische Technik – Identifizierung von Merkmalen, die in implantierbaren Geräten verwendet werden sollen.

Vorteile von Entscheidungsbäumen

• Entscheidungsbäume geben einen klaren Hinweis darauf, welche Felder für die Vorhersage oder Klassifizierung am wichtigsten sind.
• Die Baumausgabe ist leicht zu lesen und zu interpretieren.
• Sie können als Basis-Benchmark für andere prädiktive Techniken verwendet werden.
• Entscheidungsbäume sind in der Lage, verständliche Regeln zu generieren.
• Entscheidungsbäume erfordern von den Benutzern relativ wenig Aufwand für die Datenaufbereitung.
• Entscheidungsbäume führen eine Klassifizierung durch, ohne dass viel Rechenaufwand erforderlich ist.
• Entscheidungsbäume können sowohl numerische als auch kategoriale Variablen verarbeiten.
• Entscheidungsbäume werden von Ausreißern und fehlenden Werten nicht zu einem angemessenen Grad beeinflusst.
• Eine Vielzahl von Geschäftsproblemen kann durch Entscheidungsbäume analysiert und gelöst werden.

Nachteile von Entscheidungsbäumen

• Entscheidungsbäume sind weniger geeignet für Schätzaufgaben, bei denen das Ziel darin besteht, den Wert eines kontinuierlichen Attributs vorherzusagen.
• Sie sind instabil in dem Sinne, dass sie eine kleine Änderung in der Struktur des optimalen Entscheidungsbaums darstellen.
• Sie sind im Vergleich zu anderen Prädiktoren relativ ungenau. Viele andere Prädiktoren schneiden bei ähnlichen Daten besser ab.
• Berechnungen können sehr komplex werden, insbesondere wenn viele Werte unsicher sind, wenn viele Ergebnisse verknüpft sind.

Unterschied zwischen Entscheidungsbaum und Entscheidungstabelle in Tabellenform