Differenza tra Tabella decisionale e Albero decisionale

Tabella decisionale

Una tabella decisionale o tabella delle decisioni (in inglese Decision Table) è una tabella che indica condizioni e azioni in modo semplificato e ordinato. Presentando percorsi logici alternativi di azione in varie condizioni operative, un tavolo decisionale consente a un individuo di riflettere su un problema e presentare la sua soluzione in notazione compatta.

Le tabelle delle decisioni vengono utilizzate per modellare la logica complicata. Possono rendere facile vedere che tutte le possibili combinazioni di condizioni sono state prese in considerazione e quando le condizioni non sono soddisfatte, è facile vedere.

Una tabella decisionale può anche essere descritta come tabella causa-effetto ed è il modo migliore per trattare gli input combinati con gli output associati. È uno strumento eccellente da utilizzare sia nei test che nella gestione dei requisiti. Utilizzando le tabelle decisionali diventa più facile per lo specialista dei requisiti scrivere requisiti che coprono tutte le condizioni.

In una tabella decisionale, la logica è ben suddivisa in condizioni, azioni (decisioni) e regole per rappresentare le varie componenti che formano il modello logico. Il formato generale di una tabella decisionale comprende quattro parti fondamentali. Queste includono:

1. Inserimento azione: indica le azioni da intraprendere.
2. Inserimento della condizione: indica le condizioni che vengono soddisfatte o risponde alle domande nello stub della condizione.
3. Schema azione: elenca le istruzioni che descrivono tutte le azioni che possono essere intraprese.
4. Condizione stub: elenca tutte le condizioni da testare per i fattori necessari per prendere una decisione.

Vantaggi della tabella decisionale

• Quando le condizioni sono molte, la tabella decisionale aiuta a visualizzare i risultati di una situazione.
• Sono semplici da capire e tutti possono utilizzare questo metodo per progettare scenari di test e casi di test.
• Sono facili da disegnare.
• Forniscono una documentazione più compatta.
• Le tabelle delle decisioni possono essere modificate facilmente in base alla situazione.
• Le tabelle delle decisioni riassumono tutti i risultati di una situazione e suggeriscono azioni adeguate.
• Le tabelle delle decisioni hanno un formato standard.

Svantaggi delle tabelle delle decisioni

• Le tabelle delle decisioni non possono esprimere la sequenza completa di operazioni per risolvere un problema; può essere difficile per un programmatore tradurre una tabella decisionale direttamente in un programma per computer.
• Le tabelle delle decisioni non mostrano il flusso della logica per la soluzione di un dato problema.
• Quando ci sono molte alternative, la tabella decisionale non può elencarle tutte.
• Le tabelle delle decisioni presentano solo una soluzione parziale.

Albero decisionale

Un albero decisionale (in inglese Decision Tree) è uno strumento di supporto decisionale che utilizza un metodo di ramificazione per illustrare ogni possibile risultato di una decisione. Gli alberi decisionali possono essere disegnati a mano o creati con un programma di grafica o un software specializzato. Un albero decisionale in genere inizia con un singolo nodo, che si dirama in possibili risultati. Ciascuno di questi risultati si traduce in nodi aggiuntivi, che si diramano in altre possibilità. Questo gli conferisce una forma simile ad un albero.

Nell’albero decisionale (grafico ad albero), i nodi che rappresentano il luogo in cui scegliamo un attributo e poniamo una domanda; edge rappresenta le risposte alla domanda e le foglie rappresentano l’output effettivo o l’etichetta della classe. Gli alberi decisionali dimostrano visivamente le relazioni causa-effetto, fornendo una visione semplificata di un processo potenzialmente complicato.

Durante la creazione di un albero decisionale, alcuni dei presupposti di base includono:

1. All’inizio, l’intero set di allenamento è considerato come la radice.
2. I record vengono distribuiti in modo ricorsivo sulla base dei valori degli attributi.
3. L’ordine per posizionare gli attributi come radice o nodo interno dell’albero viene eseguito utilizzando un approccio statistico.
4. È preferibile che i valori delle caratteristiche siano categoriali. Se i valori sono continui, vengono discretizzati prima della creazione del modello.

Vantaggi degli alberi decisionali

• Gli alberi decisionali forniscono una chiara indicazione di quali campi sono più importanti per la previsione o la classificazione.
• L’output dell’albero è facile da leggere e interpretare.
• Possono essere utilizzati come benchmark di base per altre tecniche predittive.
• Gli alberi decisionali sono in grado di generare regole comprensibili.
• Gli alberi decisionali richiedono uno sforzo relativamente ridotto da parte degli utenti per la preparazione dei dati.
• Gli alberi decisionali eseguono la classificazione senza richiedere molti calcoli.
• Gli alberi decisionali possono gestire variabili sia numeriche che categoriali.
• Gli alberi decisionali non sono influenzati da valori anomali e valori mancanti in misura adeguata.
• Una moltitudine di problemi aziendali può essere analizzata e risolta mediante alberi decisionali.

Svantaggi degli alberi decisionali

• Gli alberi decisionali sono meno appropriati per attività di stima in cui l’obiettivo è prevedere il valore di un attributo continuo.
• Sono instabili, nel senso che un piccolo cambiamento nella struttura dell’albero decisionale ottimale.
• Sono relativamente imprecisi rispetto ad altri predittori. Molti altri predittori hanno prestazioni migliori con dati simili.
• I calcoli possono diventare molto complessi, in particolare se molti valori sono incerti se molti risultati sono collegati.

Differenza tra albero decisionale e tabella decisionale

BASE DI CONFRONTO	TABELLA DELLE DECISIONI	ALBERO DECISIONALE
DESCRIZIONE	Una tabella delle decisioni è una tabella che indica le condizioni e le azioni in modo semplificato e ordinato.	Un albero decisionale è una rappresentazione grafica delle possibili soluzioni a una decisione basata su determinate condizioni.
SCOPO	Lo scopo di una tabella decisionale è strutturare la logica generando regole derivate dai dati inseriti nella tabella stessa.	Lo scopo di un albero decisionale è di fornire un modo semplice ed efficace per visualizzare e comprendere le potenziali opzioni di una decisione e la sua gamma di possibili risultati.
TIPI	I tipi di tabelle decisionali sono la tabella di immissione estesa e la tabella di immissione limitata.	Esistono due tipi di albero decisionale; includono albero decisionale per variabili categoriali e albero decisionale per variabili continue.
Condizioni	Le tabelle delle decisioni avranno sempre lo stesso numero di condizioni che devono essere valutate e azioni che devono essere eseguite anche se l’insieme di rami analizzati viene risolto a vero.	Un albero decisionale può avere un ramo con più condizioni che devono essere valutate rispetto ad altri rami dell’albero.
Rappresentazione	Una tabella decisionale elenca le cause (condizione della regola aziendale), che sono rappresentate tramite l’uso di una matrice in cui ogni colonna rappresenta una combinazione unica.	Ciascun ramo dell’albero decisionale rappresenta un’opzione decisionale, il suo costo e la probabilità che si verifichi.
Analisi	Ogni riga di una tabella decisionale raccoglie e archivia i dati separatamente, quindi combina i dati con un modello specifico o personalizzato per generare una regola.	Un albero decisionale crea un’analisi completa delle conseguenze lungo ogni ramo e identifica le decisioni che necessitano di ulteriori analisi.
Flessibilità di comunicazione	Diagrammi di flusso, simboli non sono sempre standardizzati e questo a volte ne ostacola il valore comunicativo.	I nodi sono sempre standardizzati e quindi l’output dell’albero è facile da leggere e interpretare.