Sprendimų medžių privalumai ir trūkumai

Sprendimų medžiai yra diagramos, kuriose bandoma parodyti galimų rezultatų diapazoną ir vėlesnius sprendimus, priimtus po pirminio sprendimo. Pavyzdžiui, jūsų pirminis sprendimas gali būti, ar stoti į koledžą, o medis gali bandyti tai padaryti parodykite, kiek laiko reikėtų skirti įvairiai veiklai ir jūsų uždarbio galią, atsižvelgiant į jūsų sprendimas. Sprendimų medžių naudojimas turi keletą reikšmingų privalumų ir trūkumų.

Vienas iš naudingiausių sprendimų medžių aspektų yra tai, kad jie verčia jus apsvarstyti kuo daugiau galimų sprendimo rezultatų. Gali būti pavojinga priimti skubotus sprendimus, neįvertinus pasekmių. Sprendimų medis gali padėti pasverti galimas vieno sprendimo pasekmes ir kito sprendimo pasekmes. Kai kuriais atvejais tai netgi gali padėti įvertinti numatomą sprendimų naudą. Pavyzdžiui, jei sukuriate visų su kiekvienu rezultatu susijusių rezultatų ir tikimybių dolerio vertės įverčius Naudodami šiuos skaičius galite apskaičiuoti, kuris pradinis sprendimas lems didžiausią vidutinį finansinį pelną. Sprendimų medžiai suteikia pagrindą, leidžiantį apsvarstyti sprendimų tikimybę ir naudą, o tai gali padėti analizuoti sprendimą, kad priimtumėte kuo pagrįstesnį sprendimą.

Sprendimų medžių naudojimo trūkumas yra tas, kad sprendimų rezultatai, vėlesni sprendimai ir išmokos gali būti pagrįsti lūkesčiais. Kai priimami faktiniai sprendimai, išmokos ir su ja susiję sprendimai gali būti ne tokie patys, kaip planavote. Gali būti neįmanoma suplanuoti visų nenumatytų atvejų, kurie gali atsirasti dėl sprendimo. Tai gali sukelti nerealų sprendimų medį, kuris gali padėti jums priimti blogą sprendimą. Be to, netikėti įvykiai gali pakeisti sprendimus ir pakeisti išmokas sprendimų medyje. Pavyzdžiui, jei tikitės, kad jūsų tėvai sumokės už pusę jūsų koledžo, kai nuspręs eiti į mokyklą, bet vėliau sužinosite, kad turėsite sumokėti už visą mokslą, jūsų laukiami atlyginimai labai skirsis nei realybe.

Sprendimų medžius gana lengva suprasti, kai į medį įtraukta nedaug sprendimų ir rezultatų. Dideli medžiai, kuriuose yra dešimtys sprendimo mazgų (dėmių, kuriose priimami nauji sprendimai), gali būti sudėtingi ir gali turėti ribotą vertę. Kuo daugiau sprendimų yra medyje, tuo mažiau tikslūs tikėtini rezultatai. Pavyzdžiui, jei padarysite medį, nurodantį sprendimą stoti į koledžą, tikriausiai negalėsite tiksliai numatyti šansų kad per dešimt metų uždirbsite daugiau nei 100 000 USD, bet galbūt galėsite tiksliai įvertinti savo uždarbio galią išėję iš kolegija.