Criador Gratuito de Árvore de Decisão com IA
Transforme a lógica de decisão em árvores visuais claras instantaneamente. Descreva seus cenários se-então-senão e a IA cria um diagrama de árvore de decisão profissional.
Uma árvore de decisão de triagem de bugs
Lógica de decisão real, árvore real.
Entrada
O que a IA produz
Árvores de decisão são fluxogramas onde cada nó é uma decisão e cada folha é um resultado final — sem loops, sem pontos de mesclagem. Útil quando você precisa comunicar "qual prioridade este bug recebe?"
O que é um criador de árvore de decisão?
Descreva as condições e resultados de uma decisão — "se o último login de um cliente foi há mais de 90 dias e ele não tem tickets abertos, marcá-lo como em risco" — e o Flowova constrói uma árvore com ramificações binárias ou n-árias e folhas rotuladas. Condições aninhadas, casos padrão e precedência explícita são preservados. Melhor para árvores de decisão humanas (regras de negócio, triagem de suporte, rubricas de classificação); árvores de decisão de aprendizado de máquina com critérios de divisão e valores gini não são o foco aqui.
Construa uma Árvore de Decisão Passo a Passo
Descreva Sua Lógica de Decisão
Descreva as decisões e resultados. O formato que funciona melhor: uma série de ramificações "se-então" com nós-folha eventuais (resultados finais).
- Condições e resultados em português simples
- Ramificações binárias ou n-árias — ambas funcionam
- Casos padrão e fallback 'senão' suportados
A IA Cria Sua Árvore
A IA constrói uma árvore com a decisão como raiz, ramificações para cada condição e folhas para os resultados finais.
- Condições aninhadas se tornam profundidade da árvore
- Rótulos de ramificação correspondem literalmente à sua redação
- Não para árvores de decisão de ML com critérios de divisão
Personalize e Exporte
Refine — árvores de decisão frequentemente precisam de reequilíbrio. Arraste ramificações, restilize e exporte.
- Refine folhas de resultado inline
- Aplique tema para contexto de runbook vs. voltado ao cliente
- PNG grátis; SVG e Mermaid são Pro
Recursos do Criador de Árvore de Decisão
Ramificações Binárias e N-árias
Decisões Sim/Não são renderizadas com duas ramificações. Decisões multi-via ("categoria? cobrança/técnico/vendas") são renderizadas com N ramificações rotuladas a partir de um nó.
Condições Aninhadas
"Se A então se B então C" gera profundidade de dois níveis. A profundidade da árvore é a profundidade natural de recursão da sua descrição.
Ramificações Padrão e Senão
"Caso contrário", "senão", "padrão", "fallback" — todos são analisados como a ramificação coringa de um nó de decisão multi-via.
Resultados Folha Distinguidos
Resultados terminais ("Marcar como P0", "Adicionar ao backlog") são renderizados como nós finais rotulados com uma forma distinta das decisões intermediárias.
Regras de Negócio e Triagem
Foca em lógica de decisão humana — triagem de clientes, caminhos de escalonamento, regras de elegibilidade, árvores de troubleshooting, rubricas de classificação.
Não para Árvores de Decisão de ML
Árvores de decisão com critérios de divisão, valores gini ou distribuições de classe de folha (saída de sklearn / XGBoost) não são o alvo — use uma ferramenta de visualização de modelo.
Quando usar o criador de árvore de decisão
Use esta ferramenta para
- Regras de triagem de bugs ou incidentes — 'em qual bucket de severidade isso entra' — que sua rotação de plantão precisa aprender rapidamente.
- Políticas de aprovação e elegibilidade onde cada combinação de entrada deve chegar a exatamente um resultado, sem loops ou ambiguidade.
- Caminhos de troubleshooting e fluxos diagnósticos — do tipo de um cartão de laboratório impresso ou um runbook de suporte ao cliente.
- Documentação de decisão em playbooks onde o revisor só quer saber em qual folha a resposta termina.
Use uma ferramenta diferente para
- Fluxos que fazem loop ou se mesclam — árvores de decisão são, por definição, acíclicas. Use o Criador de Fluxograma para esses.
- Etapas sequenciais entre decisões — mesma razão, um fluxograma é a forma certa.
- Árvores de classificação ou regressão de ML do scikit-learn, XGBoost ou LightGBM — essas têm divisões com limites e escores Gini; use a exportação graphviz própria da biblioteca ou `plot_tree`.
- Decisões fortemente acopladas a código if-else — If-Else para Fluxograma aceita a forma de código diretamente.
FAQ do Criador de Árvore de Decisão
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