Преимущества и недостатки деревьев решений

Деревья решений — это диаграммы, которые пытаются отобразить диапазон возможных результатов и последующих решений, принятых после первоначального решения. Например, ваше первоначальное решение может заключаться в том, поступать ли в колледж, а дерево может попытаться показать, сколько времени будет потрачено на различные виды деятельности, и ваш доход в зависимости от вашего решения. Использование деревьев решений имеет несколько заметных плюсов и минусов.

Рассмотрение последствий

Один из наиболее полезных аспектов деревьев решений заключается в том, что они заставляют вас рассматривать как можно больше возможных результатов решения. Принимать сиюминутные решения без учета возможных последствий может быть опасно. Дерево решений может помочь вам взвесить вероятные последствия одного решения по сравнению с другим. В некоторых случаях это может даже помочь вам оценить ожидаемые выгоды от решений. Например, если вы создаете оценки в долларах для всех результатов и вероятностей, связанных с каждым результатом, вы можете использовать эти числа для расчета того, какое первоначальное решение приведет к наибольшему среднему финансовому выигрышу. Деревья решений обеспечивают основу для рассмотрения вероятности и результатов решений, которые могут помочь вам проанализировать решение, чтобы принять максимально обоснованное решение.

Ожидания

Недостатком использования деревьев решений является то, что результаты решений, последующие решения и выигрыши могут основываться главным образом на ожиданиях. Когда принимаются фактические решения, отдача и результирующие решения могут не совпадать с теми, которые вы запланировали. Бывает невозможно предусмотреть все непредвиденные обстоятельства, которые могут возникнуть в результате принятия решения. Это может привести к нереалистичному дереву решений, которое может привести вас к неверному решению. Кроме того, неожиданные события могут изменить решения и изменить выигрыши в дереве решений. Например, если вы ожидаете, что ваши родители оплатят половину вашего обучения в колледже, когда вы решите пойти в школу, но позже обнаружите, что вам придется платить за все ваше обучение, ваши ожидаемые выплаты будут разительно отличаться от реальности.

Сложность

Деревья решений относительно легко понять, когда в них включены несколько решений и результатов. Большие деревья, включающие десятки узлов решений (мест, где принимаются новые решения), могут быть запутанными и иметь ограниченную ценность. Чем больше решений в дереве, тем менее точными могут быть любые ожидаемые результаты. Например, если вы составите древовидную карту решения поступить в колледж, вы, вероятно, не сможете точно предсказать шансы заработать более 100 000 долларов через десять лет, но вы сможете точно оценить свой заработок. власть после окончания колледжа.