Механизмы вывода против деревьев решений [closed]

Закрыт . Этот вопрос требует более пристального внимания . В настоящее время он не принимает ответы.

Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он фокусировался только на одной проблеме, отредактировав это сообщение .

Закрыт 4 года назад

Я использую экспертную систему с механизмом вывода (прямая цепочка), и я хотел бы объяснить, почему она лучше, чем дерево решений, используя очень простые концепции. (в одной конкретной ситуации)

Я знаю, что есть аналогичный вопрос по stackoverflow, но это не тот ответ, который я ищу.

Вот моя проблема:

Для управления отношениями с клиентами , Я использую множество различных бизнес-правил (которые вызывают правила диалога), чтобы помочь покупателю принять решение по одному продукту. Примечание: правила добавляются часто (2 раза в день).

Клиент отвечает на ряд вопросов, прежде чем получить свой ответ. Бизнес-правила, смешанные с правилами диалога, делают итоговую анкету похожей на ту, которая была бы создана с помощью оптимального Дерева решений. Хотя скрытые доводы совершенно иные.

Я хотел бы знать, каковы основные аргументы за (а может быть, против)механизма вывода с точки зрения масштабируемости, надежности, сложности и эффективности по сравнению с деревом решений в таком случае.

У меня уже есть некоторые идеи, но поскольку мне нужно кого-то убедить, у меня как будто никогда не бывает достаточно аргументов.

] Заранее благодарим за ваши идеи, и я был бы рад, если бы вы посоветовали мне прочитать хорошие статьи по этой теме.

задан Community 23 May 2017 в 10:33

0 ответов

Другие вопросы по тегам:

algorithm optimization decision-tree expert-system

Механизмы вывода против деревьев решений [closed]

0 ответов

Похожие вопросы: