Предимства и недостатъци на дърветата на решенията

Дърветата на решенията са диаграми, които се опитват да покажат диапазона от възможни резултати и последващи решения, взети след първоначално решение. Например, вашето първоначално решение може да бъде дали да посещавате колеж и дървото може да се опита да го направи покажете колко време ще бъде прекарано в извършване на различни дейности и вашата сила на печалба въз основа на вашата решение. Има няколко забележителни плюсове и минуси за използването на дърветата на решения.

Един от най-полезните аспекти на дърветата на решенията е, че те ви принуждават да обмислите възможно най-много възможни резултати от дадено решение, за които можете да се сетите. Може да бъде опасно да се вземат бързи решения, без да се вземат предвид обхвата на последствията. Дървото на решенията може да ви помогне да прецените вероятните последици от едно решение спрямо друго. В някои случаи може дори да ви помогне да оцените очакваните изплащания на решенията. Например, ако създадете оценки в долари за всички резултати и вероятности, свързани с всеки резултат можете да използвате тези числа, за да изчислите кое първоначално решение ще доведе до най-голямо средно финансово изплащане. Дърветата на решенията предоставят рамка за разглеждане на вероятността и изплащането на решенията, което може да ви помогне да анализирате решение, за да вземете възможно най-информираното решение.

Недостатък на използването на дърветата на решенията е, че резултатите от решенията, последващите решения и изплащанията могат да се основават предимно на очакванията. Когато се вземат реални решения, изплащанията и произтичащите от тях решения може да не са същите като тези, които сте планирали. Може да е невъзможно да се планират всички непредвидени ситуации, които могат да възникнат в резултат на решение. Това може да доведе до нереалистично дърво на решенията, което може да ви насочи към лошо решение. Също така, неочаквани събития могат да променят решенията и да променят изплащанията в дървото на решенията. Например, ако очаквате, че родителите ви ще платят за половината от вашия колеж, когато решат да ходят на училище, но по-късно откриете, че ще трябва да плащате за цялото си обучение, очакваните ви печалби ще бъдат драстично различни от реалност.

Дърветата на решенията са относително лесни за разбиране, когато има малко решения и резултати, включени в дървото. Големите дървета, които включват десетки възли на решения (места, където се вземат нови решения), могат да бъдат заплетени и може да имат ограничена стойност. Колкото повече решения има в едно дърво, толкова по-малко точни са очакваните резултати. Например, ако направите дърво, което очертава решението да отидете в колеж, вероятно няма да можете да предвидите точно шансовете че ще спечелите над 100 000 долара за десет години, но може да сте в състояние да прецените точно вашата печалба, след като излезете от колеж.