免费 AI 决策树生成器
瞬间把决策逻辑转换为清晰的可视化树。描述你的 if-then-else 场景,AI 来生成专业的决策树图表。
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缺陷分诊决策树
真实决策逻辑、真实树。
输入
AI 生成的结果
决策树是「每个节点都是决策、每个叶子都是终结结果」的流程图 —— 没有循环、没有汇合。当你需要回答「这个缺陷该是什么优先级?」时尤其有用。
决策树生成器是什么?
描述决策的条件与结果 —— 例如「如果客户最近一次登录在 90 天以上、且没有未处理工单,则标记为高流失风险」—— Flowova 会构建一棵带二叉或多叉分支与带标签叶子的树。嵌套条件、默认情况和显式优先级都会被保留。最适合人工决策树(业务规则、客服分诊、分类规则);带分裂标准与 Gini 值的机器学习决策树不在此列。
作者:David Patel
逐步搭建决策树
1
描述你的决策逻辑
描述决策与结果。效果最好的格式:一系列「如果-那么」分支,最终通向叶节点(终结结果)。
- 用日常语言写条件与结果
- 二叉或多叉分支皆可
- 支持默认情况与「否则」兜底
2
AI 生成你的树
AI 会以决策为根,为每个条件生成分支,以最终结果作为叶子。
- 嵌套条件成为树的深度
- 分支标签按原文逐字保留
- 不适用于带分裂标准的 ML 决策树
3
自定义并导出
完善细节 —— 决策树通常需要重新平衡。拖动分支、调整样式后导出。
- 可就地完善叶节点的结果
- 为 runbook 或面向客户场景套用主题
- 免费 PNG;SVG 与 Mermaid 为 Pro
决策树生成器功能
二叉与多叉分支
是/否决策渲染为两条分支。多路决策(「类别?账单/技术/销售」)从一个节点渲染出 N 条带标签的分支。
嵌套条件
「如果 A 则如果 B 则 C」会生成两层深度。树的深度就是你描述的天然递归深度。
默认与 else 分支
「Otherwise」「else」「default」「fallback」都会解析为多路决策节点的兜底分支。
明显区分的叶节点结果
终结结果(「标记为 P0」「加入待办」)渲染为带标签的结束节点,形状与中间决策有所不同。
业务规则与分诊
面向人工决策逻辑 —— 客户分诊、升级路径、资格规则、故障排查树、分类规则。
不适用于 ML 决策树
带分裂标准、Gini 值或叶节点类别分布的决策树(sklearn / XGBoost 输出)不在范围内 —— 请使用模型可视化工具。
何时使用决策树生成器
适合在以下场景使用
- 缺陷或事故分诊规则 —— 「这归到哪个严重等级」—— 让值班同学快速上手。
- 审批与资格政策 —— 任意输入组合都必须唯一对应一个结果,不含循环与歧义。
- 故障排查路径与诊断流程 —— 类似实验室卡片或客服 runbook 上的形态。
- Playbook 中的决策文档 —— 评审者只想知道答案最终落到哪个叶子。
以下场景请使用其他工具
- 包含回环或合流的流程 —— 决策树本质上无环,这种场景请用「流程图生成器」。
- 决策之间夹有顺序步骤 —— 同理,流程图更合适。
- scikit-learn、XGBoost、LightGBM 等 ML 分类/回归树 —— 它们带阈值分裂与 Gini 分数,请使用库自带的 graphviz 或 `plot_tree` 导出。
- 与 if-else 代码紧耦合的决策 —— 「If-Else 转流程图」可直接接受代码形态。
决策树生成器常见问题
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