فیصلے کے درخت ڈیٹا تجزیہ میں طاقتور آلات ہیں، خاص طور پر ان کی فروخت کے لیے فائدہ مند ہیں، یہ کاروبار مختلف عناصر پر مبنی مستقبل کے کاروبار کی پیشینگوئیوں کی مدد کرتے ہیں، جو کہ فنکار انتظامیہ اور اسٹریٹجک منصوبہ بندی کو بہتر بنانے کے قابل ہوتے ہیں۔

درخت کیا ہیں ؟

ایک فیصلہ شدہ درخت ایک مشین سیکھنے والا ماڈل ہے جو ایک درخت کی طرح کی ترکیب کو پیش کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے یہ مخصوص شرائط پر مبنی ڈیٹا کو آپس میں بانٹتا ہے، ہر شاخ کے آخر میں ایک فیصلہ یا پیش گوئی کی طرف لے جاتا ہے، یہ طریقہ تعبیر کرنا ہے اور اسے متعارف کرانے میں آسان ہوتا ہے، اسے متعارف کرانے میں اسے مقبول بنایا جاتا ہے۔

سیلس فورسٹنگ کیلئے فیصلہ‌کُن درخت استعمال کرنے کیلئے اقدام

  • کولکاتا ڈاٹ کو:]] تاریخی فروخت کے اعداد و شمار کو جمع کرنا، ان میں عصری ترقی، سرمایہ کاری، ذخیرہ گاہ اور مشتری ڈیمگرافی جیسے عناصر شامل ہیں۔
  • Prescription Data: [1] [حوالہ درکار] خام قیمتوں اور انتہائی حساسات کو ہاتھ سے ہاتھ لگانے سے ڈیٹا کو صاف کرنا۔
  • ماڈل بنانے کی کوشش : Pins's Skit-reserve یا R کے استعمال سے آپ کے ڈیٹا پر فیصلہ شدہ درخت کے ماڈل کی تربیت حاصل کرنے کے لیے استعمال کریں۔
  • [Validates the model:] منڈل کی درستی کو جانچنے کے لیے ایک علاحدہ ڈیٹا سیٹ استعمال کرتے ہوئے معتبر پیشینگوئیوں کو یقینی بنایا گیا۔
  • پریفیکچرنگ: تربیت یافتہ ماڈل استعمال کریں تاکہ مستقبل میں مستقبل کی فروخت کی پیشن گوئی کی جا سکے اور منصوبہ بندی کے عناصر کی بنیاد پر۔

فیصلہ‌کُن درخت استعمال کرنے کے فوائد

  • تعبیر اور تصور میں آسانی سے مدد کرتے ہوئے ، سُرخ رنگ کے مالکوں کیساتھ رابطہ کرنے میں مدد دیتے ہیں ۔
  • اعداد و شمار اور شمار دونوں معلومات کو سنبھال سکتے ہیں۔
  • دوسرے ماڈلوں کے مقابلے میں معلومات کو کم سے زیادہ تقسیم کرنے کی ضرورت ہے.
  • اِس سلسلے میں آئیں ، اِس سلسلے میں ایک مثال پر غور کریں ۔

مشکلات اور معاملات پر غور کریں

فیصلہ کے درخت اگرچہ مفید ہیں توبھی وہ تربیتی اعداد کو مناسب طور پر درست طور پر نہیں کر سکتے. توقع کی درستی سے ماڈل پیچیدگیوں کو متوازن رکھنا ضروری ہے.

کُنَّا

فروخت کرنے والے قیدیوں کی خرید و فروخت کے فیصلے کے ذریعے مستقبل میں فروخت ہونے والے لوگوں کو مستقبل کی بابت پیشینگوئی کرنے کیلئے ایک اہم اور مؤثر طریقہ فراہم کرتا ہے ۔