의사결정나무의 장점과 단점

의사 결정 트리는 가능한 결과의 범위와 초기 의사 결정 후 내려진 후속 결정을 표시하려는 다이어그램입니다. 예를 들어, 원래의 결정은 대학에 갈 것인지 여부일 수 있으며 나무는 다음을 시도할 수 있습니다. 다양한 활동을 하는 데 얼마나 많은 시간을 할애하고 귀하의 소득을 기반으로 하는지를 보여줍니다. 결정. 의사 결정 트리를 사용하는 데에는 몇 가지 주목할만한 장단점이 있습니다.

의사 결정 트리의 가장 유용한 측면 중 하나는 생각할 수 있는 한 의사 결정의 가능한 많은 결과를 고려하도록 강요한다는 것입니다. 결과의 범위를 고려하지 않고 즉석에서 결정을 내리는 것은 위험할 수 있습니다. 의사 결정 트리는 한 결정이 다른 결정에 대해 미칠 수 있는 결과를 가늠하는 데 도움이 될 수 있습니다. 어떤 경우에는 의사 결정의 예상 결과를 추정하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 예를 들어, 각 결과와 관련된 모든 결과 및 확률의 달러 가치 추정치를 생성하는 경우 이 숫자를 사용하여 어떤 초기 결정이 가장 큰 평균 재정적 보상으로 이어질 것인지 계산할 수 있습니다. 의사 결정 트리는 의사 결정의 확률과 결과를 고려하는 프레임워크를 제공하여 가능한 한 가장 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 결정을 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.

의사 결정 트리 사용의 단점은 의사 결정의 결과, 후속 결정 및 보수가 주로 기대치를 기반으로 할 수 있다는 것입니다. 실제 결정이 내려졌을 때 결과와 결과는 계획했던 것과 같지 않을 수 있습니다. 결정의 결과로 발생할 수 있는 모든 비상 사태에 대해 계획하는 것은 불가능할 수 있습니다. 이것은 잘못된 결정으로 인도할 수 있는 비현실적인 결정 트리로 이어질 수 있습니다. 또한 예기치 않은 사건이 의사 결정을 변경하고 의사 결정 트리의 결과를 변경할 수 있습니다. 예를 들어, 학교에 가기로 결정할 때 부모님이 대학 학비의 절반을 지불할 것으로 예상하지만 나중에는 등록금 전액을 지불해야 한다는 사실을 알게 되면 예상되는 보수는 현실.

결정 트리는 트리에 포함된 결정과 결과가 거의 없을 때 비교적 이해하기 쉽습니다. 수십 개의 결정 노드(새로운 결정이 내려지는 지점)를 포함하는 큰 트리는 복잡할 수 있고 제한된 가치를 가질 수 있습니다. 트리에 결정이 많을수록 예상되는 결과의 정확도가 떨어질 수 있습니다. 예를 들어, 대학에 가기로 한 결정을 트리 매핑하면 아마도 그 기회를 정확하게 예측할 수 없을 것입니다. 10년 안에 $100,000 이상을 벌겠지만, 탈출한 후에는 소득을 정확히 추정할 수 있을 것입니다. 대학.