The article addressed the method for building decision trees paying attention to the binary character of the tree structure. The methodology for building our decision tree for KW-4 igniters was presented. It involves determining features of tested igniters and applied predictors, which are necessary to create the correct model of the tree. The classification tree was built based on the possessed test results, determining the adopted post-diagnostic decision as the qualitative independent variable. The schema of the resultant classification tree and the full structure of this tree together with the results in end nodes were shown. The obtained graphic and tabular sequence of the designed tree was characterized, and the prediction accuracy was evaluated on the basis of the resultant matrix of incorrect classifications. The quality of the resultant predictive model was assessed on the basis of the chosen examples by means of the 'ROC' curve and the graph of the cumulative value of increase coefficient.
W artykule opisano metodę budowy drzew decyzyjnych zwracając uwagę na binarny charakter struktury drzewa. Przedstawiono metodykę budowy drzewa dla zapłonników typu KW-4, określając cechy badanych zapłonników oraz zastosowane predyktory, które są niezbędne do tworzenia prawidłowego modelu drzewa. Na podstawie posiadanych wyników badań, zbudowano drzewo klasyfikacyjne, określając jako jakościową zmienną niezależną przyjętą decyzję podiagnostyczną. Pokazano schemat powstałego drzewa klasyfikacyjnego oraz pełną strukturę tego drzewa łącznie z wynikami w węzłach końcowych. Scharakteryzowano uzyskaną graficzną i tabelaryczną sekwencję zaprojektowanego drzewa oraz oceniono trafność predykcji na podstawie powstałej macierzy błędnych klasyfikacji. Oceniono na wybranych przykładach jakość powstałego modelu predykcyjnego za pomocą krzywej „ROC” oraz wykresu skumulowanej wartości współczynnika przyrostu.