Avantajele și dezavantajele arborilor de decizie

Arborele de decizie sunt diagrame care încearcă să afișeze gama de rezultate posibile și deciziile ulterioare luate după o decizie inițială. De exemplu, decizia ta inițială ar putea fi dacă mergi la facultate, iar arborele ar putea încerca să o facă arătați cât timp ar fi petrecut făcând diferite activități și puterea dvs. de câștig în funcție de dvs decizie. Există mai multe avantaje și dezavantaje notabile în utilizarea arborilor de decizie.

Unul dintre cele mai utile aspecte ale arborilor de decizie este că vă obligă să luați în considerare cât mai multe rezultate posibile ale unei decizii la care vă puteți gândi. Poate fi periculos să luați decizii urgente fără a lua în considerare gama de consecințe. Un arbore de decizie vă poate ajuta să cântăriți consecințele probabile ale unei decizii față de alta. În unele cazuri, vă poate ajuta chiar să estimați profiturile așteptate ale deciziilor. De exemplu, dacă creați estimări ale tuturor rezultatelor și probabilităților asociate cu fiecare rezultat puteți folosi acele numere pentru a calcula ce decizie inițială va duce la cea mai mare profit financiară medie. Arborele de decizie oferă un cadru pentru a lua în considerare probabilitatea și beneficiile deciziilor, ceea ce vă poate ajuta să analizați o decizie pentru a lua cea mai informată decizie posibilă.

Un dezavantaj al utilizării arborilor de decizie este că rezultatele deciziilor, deciziile ulterioare și plățile se pot baza în primul rând pe așteptări. Când sunt luate decizii reale, este posibil ca rezultatele și deciziile rezultate să nu fie aceleași cu cele pentru care ați planificat. Poate fi imposibil de planificat pentru toate neprevăzutele care pot apărea ca urmare a unei decizii. Acest lucru poate duce la un arbore de decizie nerealist care te-ar putea ghida către o decizie proastă. De asemenea, evenimentele neașteptate pot modifica deciziile și pot schimba câștigurile într-un arbore de decizie. De exemplu, dacă te aștepți ca părinții tăi să plătească jumătate din facultate atunci când decizi să mergi la școală, dar mai târziu descoperiți că va trebui să plătiți pentru toate școlarizarea, veniturile așteptate vor fi dramatic diferite de cele realitate.

Arborele de decizie sunt relativ ușor de înțeles atunci când sunt puține decizii și rezultate incluse în arbore. Arborii mari care includ zeci de noduri de decizie (locuri în care se iau decizii noi) pot fi complicati și pot avea o valoare limitată. Cu cât există mai multe decizii într-un arbore, cu atât este probabil să fie mai puțin precise rezultatele așteptate. De exemplu, dacă faceți un copac care evidențiază decizia de a merge la facultate, probabil că nu veți putea prezice cu exactitate șansele că vei câștiga peste 100.000 USD în zece ani, dar s-ar putea să poți estima cu exactitate puterea de câștig după ce vei ieși din colegiu.