决策树Decision Tree

决策树（decision tree）

决策树（decision tree）是组织和表示决策者所面临的各种决定和不确定问题的一个系统化的方法。

参考DMD书籍 和mbawiki http://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E6%A8%A1%E5%9E%8B

 

决策树构成比较简单，主要以下几个要素

1.决策点 ： 决策点用方括号表示，他表示需要决策者自己做选择，不需要犹豫，自己可以独立的做出判断，事情是确定性。

2.事件点 ： 事件点 用圆圈表示，这表示了一个不确定性的选择，需要决策者根据EMV数据来判断

3.分支    ： 决策发展过程中箭头线条来表示不同的决策过程。

4.不同分支的概率和数据：表示选择不同的分支之后，不同分支不同的概率，导致不同的结果数据

 

决策树的特征

 

决策分析的主要步骤

 

 

图例：这是一个明星分析是否演出的决策树实例，

 

第一个方括号表示明星自己做决定是否继续演出，如果取消演出就损失1000块钱。

如果继续演出后面有个事件节点，这个节点表示演出那天的天气情况

可能是雨天（27%的概率）就要损失20000块钱，可能是晴天（72%的概率）就赚15000块钱。

通过EMV预期货币值(Expected Monetary Value;可以计算出这个事件节点的emv数值：-20000*0.27 + 15000*0.73 = 5500

所以取消演出会损失1000块钱，继续演出会赚5550块钱。所以决策者做决策的时候会选择继续演出5550的数据就会显示早决策节点上