核心概念决策树节点是一种通过树形结构将业务规则拆解为层级化条件判断的模型。它由根节点、内部节点、叶子节点及分支构成分别承担起始条件、中间判断与最终决策的功能。其优势在于直观契合人类“如果…则…”的自然决策逻辑、具备强可解释性便于审计调试并能支持多层级嵌套条件的复杂分支场景。核心组成组成部分说明根节点树的起点包含第一个条件判断例如“用户年龄是否≥18岁”。内部节点中间的判断节点每个节点对应一个条件例如“信用评分≥700”分支代表条件的结果是/否。叶子节点树的末端代表最终决策结果例如“批准贷款”或“拒绝贷款”。分支连接节点的路径表示条件判断后的走向。核心功能意义直观易懂树形结构与人类自然决策逻辑“如果…则…”高度契合业务人员可直接参与设计。可解释性强每个决策路径透明可见便于审计和调试。适应复杂分支支持多层级嵌套条件例如“年龄→信用评分→收入→负债率”逐级判断。配置步骤使用时应按以下步骤操作以实现清晰可验证的决策流程1. 拖入节点并连接从左侧的组件列表中将“决策树”节点拖入右侧的画布中或点击上游节点连线添加节点。2. 点击节点进入配置点击画布上的“决策树”节点右侧会显示其配置面板。3. 配置变量在配置面板的“变量设置”区域您可以根据实际需求新增变量这些变量将作为决策树的判断条件或结果。4. 新增条件并构建树结构在“决策树配置”区域点击右上方的【】即可新增条件开始构建树。先选择初始变量/节点/入参具体操作如下新增条件点击【新增条件】后可通过【编辑】来添加条件组设置具体的判断逻辑如“等于”、“大于”等。添加分支点击条件旁的【】按钮可以添加新的变量作为下一个判断条件或结果作为叶子节点。形成树结构通过在一个条件后再次添加新条件可以形成“条件 - 子条件”的嵌套关系如此循环形成树结构。设置结果在叶子节点处设置最终的结果。结果指定类型可为固定值、变量、节点进行结果赋值。建议点击右侧全屏按钮后配置
核心概念决策树节点是一种通过树形结构将业务规则拆解为层级化条件判断的模型。它由根节点、内部节点、叶子节点及分支构成分别承担起始条件、中间判断与最终决策的功能。其优势在于直观契合人类“如果…则…”的自然决策逻辑、具备强可解释性便于审计调试并能支持多层级嵌套条件的复杂分支场景。核心组成组成部分说明根节点树的起点包含第一个条件判断例如“用户年龄是否≥18岁”。内部节点中间的判断节点每个节点对应一个条件例如“信用评分≥700”分支代表条件的结果是/否。叶子节点树的末端代表最终决策结果例如“批准贷款”或“拒绝贷款”。分支连接节点的路径表示条件判断后的走向。核心功能意义直观易懂树形结构与人类自然决策逻辑“如果…则…”高度契合业务人员可直接参与设计。可解释性强每个决策路径透明可见便于审计和调试。适应复杂分支支持多层级嵌套条件例如“年龄→信用评分→收入→负债率”逐级判断。配置步骤使用时应按以下步骤操作以实现清晰可验证的决策流程1. 拖入节点并连接从左侧的组件列表中将“决策树”节点拖入右侧的画布中或点击上游节点连线添加节点。2. 点击节点进入配置点击画布上的“决策树”节点右侧会显示其配置面板。3. 配置变量在配置面板的“变量设置”区域您可以根据实际需求新增变量这些变量将作为决策树的判断条件或结果。4. 新增条件并构建树结构在“决策树配置”区域点击右上方的【】即可新增条件开始构建树。先选择初始变量/节点/入参具体操作如下新增条件点击【新增条件】后可通过【编辑】来添加条件组设置具体的判断逻辑如“等于”、“大于”等。添加分支点击条件旁的【】按钮可以添加新的变量作为下一个判断条件或结果作为叶子节点。形成树结构通过在一个条件后再次添加新条件可以形成“条件 - 子条件”的嵌套关系如此循环形成树结构。设置结果在叶子节点处设置最终的结果。结果指定类型可为固定值、变量、节点进行结果赋值。建议点击右侧全屏按钮后配置
