什麼是決策樹(a decision tree)？

決策樹是有助於確定行動方案或顯示統計概率的圖表。這張圖被稱為決策樹，因為它與同名植物相似，通常被描繪成一個豎直或水平的分支圖。從決策本身（稱為“節點”）開始，決策樹的每個“分支”表示一個可能的決策、結果或反應。樹上最遠的分支代表某一決策路徑的最終結果，稱為“葉子”。

人們使用決策樹來澄清、規劃和找到複雜問題的答案。決策樹通常用於確定金融、投資或商業活動的過程。在數學中，決策樹也被稱為樹形圖。

關鍵要點

• 決策樹是有助於確定行動方案或顯示統計概率的圖表。
• 決策樹的每個分支表示一個可能的決策、結果或反應。樹上最遠的分支表示特定決策路徑的最終結果。
• 人們在各種情況下使用決策樹，例如為複雜的財務或商業決策確定行動方案。
• 在決策樹中，每個最終結果都有一個指定的風險和回報權重或數字。如果一個人使用 一個決策樹要做出一個決策，他們可以檢視每個最終結果並評估優缺點。
• 然而，使用決策樹來推斷決策的結果也會使手頭的事情過於複雜，導致分析癱瘓。

決策樹的工作原理

決策樹是一個圖形化的描述一個決策和每一個潛在的結果或結果的決策。個人在各種情況下部署決策樹，從簡單和個人的事情（“我應該出去吃飯嗎？”）到更複雜的工業、科學或微觀經濟事業。

透過顯示一系列步驟，決策樹為人們提供了一種有效且簡單的方法來視覺化和理解決策的潛在影響及其可能結果的範圍。決策樹還可以幫助人們識別每個潛在的選擇，並根據每個選擇可能產生的風險和回報權衡每個行動方案。

組織可以部署決策樹作為一種決策支援系統。結構化模型允許圖表的讀者透過使用表示互斥選項的分支，瞭解一種選擇如何以及為什麼會導致下一種選擇。該結構允許使用者使用多種可能的解決方案來解決問題，並以簡單易懂的格式顯示這些解決方案，同時顯示不同事件或決策之間的關係。

在決策樹中，每個最終結果都有一個指定的風險和回報權重或數字。如果一個人使用決策樹來做決定，他們可以檢視每個最終結果並評估其優缺點。為了得出一個正確的結論，樹本身可以根據需要橫跨任意長或任意短。

決策樹包括三個部分：決策本身（或“節點”）、潛在決策（分支）和每個決策的潛在結果（葉子）。

如何建立決策樹

要建立決策樹，請從需要做出的特定決策開始。您可以在最終樹的最左側繪製一個小正方形來表示初始決策。然後，從盒子裡向外畫線；每行從左向右移動，表示一個潛在的選項。或者，您可以從頁面或螢幕頂部的正方形開始，向下繪製線條。

在每行或選項的末尾，分析結果。如果一個選項的結果是一個新的決策，請在該行的末尾繪製一個框，然後從該決策中繪製新行，表示新的選項，並相應地標記它們。如果期權的結果不清楚，在這條線的末端畫一個圓圈，表示潛在的風險。如果選項導致決策，請將該行留空。你繼續擴充套件，直到每一行到達一個端點，這意味著你已經涵蓋了每一個選擇或結果。畫一個三角形來表示端點。

決策樹的優缺點

在決策分析領域，決策樹和其他工具（如影響圖）是非常有用的工具，可以為其他複雜的決策提供系統和視覺化的方法。與抽象地思考即將到來的業務決策不同，決策樹可以作為思考的起點。

另一方面，推斷決策結果也會使手頭的事情過於複雜，導致分析癱瘓。當然，決策樹也有缺點：並不總是有一種很好的方式來表示重疊的結果，代表不確定性，或者簡單地說，如果有太多的決定要考慮。當有一些清晰的路徑可供選擇時，最好使用決策樹。

贊成的意見

• Visual and systematic approach to breaking down decision making

• Clearly outlines the long-term impacts of making certain decisi***

• Decision trees can also express trade-offs and probabilities

欺騙

• Over-complication of a decision can lead to ****ysis paralysis

• Decision trees can be overly complex with too many pathways

• Linked outcomes and uncertainty are hard to represent visually

決策樹示例

例如，一家軟體公司可能想考慮下一步工作重點的利弊。現有應用上的新功能？推出新產品？有幾種方法可以使用決策樹，這取決於他們的目標受眾、每條路徑所需的人力或財政投資量，以及每條路徑成功或失敗的結果。

使用決策樹的個人決策的一個例子可能是決定你是否想和某人打官司，以及你得到對你有利的判決的機會。或者，你可以列出如果訴訟延期會發生什麼，如果你一方贏了或輸了會發生什麼，包括每個決定的法律費用或潛在回報。

底線

決策樹對於個人、投資者和其他需要視覺化方法來分解複雜決策的業務專業人員來說是非常有用的工具。儘管決策樹有其缺點——畢竟，沒有一個模型是完美的——但它是表示某個決策路徑最終結果的良好起點。