Výhody a nevýhody rozhodovacích stromů

Rozhodovací stromy jsou diagramy, které se pokoušejí zobrazit rozsah možných výsledků a následných rozhodnutí učiněných po počátečním rozhodnutí. Například vaše původní rozhodnutí může být, zda studovat vysokou školu, a strom se o to může pokusit ukažte, kolik času byste strávili prováděním různých činností a svou výdělečnou sílu na základě vaší rozhodnutí. Použití rozhodovacích stromů má několik významných výhod a nevýhod.

Jedním z nejužitečnějších aspektů rozhodovacích stromů je to, že vás nutí zvážit tolik možných výsledků rozhodnutí, kolik vás napadne. Může být nebezpečné činit okamžitá rozhodnutí bez zvážení rozsahu důsledků. Rozhodovací strom vám může pomoci zvážit pravděpodobné důsledky jednoho rozhodnutí proti druhému. V některých případech vám může dokonce pomoci odhadnout očekávané výnosy z rozhodnutí. Pokud například vytvoříte odhady dolarové hodnoty všech výsledků a pravděpodobností spojených s každým výsledkem tato čísla můžete použít k výpočtu toho, které počáteční rozhodnutí povede k nejvyšší průměrné finanční návratnosti. Rozhodovací stromy poskytují rámec pro zvážení pravděpodobnosti a přínosů rozhodnutí, což vám může pomoci analyzovat rozhodnutí, abyste mohli učinit co nejinformovanější rozhodnutí.

Nevýhodou použití rozhodovacích stromů je, že výsledky rozhodnutí, následná rozhodnutí a přínosy mohou být založeny především na očekávání. Když jsou učiněna skutečná rozhodnutí, přínosy a výsledná rozhodnutí nemusí být stejná jako ta, která jste plánovali. Může být nemožné naplánovat všechny nepředvídané události, které mohou nastat v důsledku rozhodnutí. To může vést k nerealistickému rozhodovacímu stromu, který by vás mohl vést ke špatnému rozhodnutí. Neočekávané události mohou také změnit rozhodnutí a změnit výplaty v rozhodovacím stromu. Pokud například očekáváte, že vaši rodiče zaplatí polovinu vysoké školy, když se rozhodnete jít do školy, ale později zjistíte, že budete muset platit za celé své školné, vaše očekávané výnosy budou dramaticky jiné než realita.

Rozhodovací stromy jsou relativně snadno pochopitelné, když je ve stromu zahrnuto málo rozhodnutí a výsledků. Velké stromy, které zahrnují desítky rozhodovacích uzlů (míst, kde se přijímají nová rozhodnutí), mohou být spletité a mohou mít omezenou hodnotu. Čím více rozhodnutí je ve stromu, tím méně přesné budou pravděpodobně očekávané výsledky. Pokud například vytvoříte strom mapující rozhodnutí jít na vysokou školu, pravděpodobně nebudete schopni přesně předpovědět šance že za deset let vyděláte více než 100 000 dolarů, ale možná budete schopni přesně odhadnout svou výdělečnou sílu, až vysoká škola.