ข้อดีและข้อเสียของต้นไม้ตัดสินใจ

แผนผังการตัดสินใจเป็นไดอะแกรมที่พยายามแสดงช่วงของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้และการตัดสินใจที่ตามมาภายหลังการตัดสินใจครั้งแรก ตัวอย่างเช่น การตัดสินใจครั้งแรกของคุณอาจเป็นการเข้าเรียนในวิทยาลัยหรือไม่ และต้นไม้อาจพยายาม แสดงว่าคุณใช้เวลาทำกิจกรรมต่างๆ มากน้อยเพียงใด และรายได้ของคุณขึ้นอยู่กับ การตัดสินใจ. มีข้อดีและข้อเสียที่โดดเด่นหลายประการในการใช้แผนผังการตัดสินใจ

แง่มุมที่มีประโยชน์มากที่สุดอย่างหนึ่งของแผนผังการตัดสินใจคือ สิ่งเหล่านี้บังคับให้คุณพิจารณาผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของการตัดสินใจให้มากที่สุดเท่าที่คุณจะคิดได้ การตัดสินใจอย่างทันท่วงทีโดยไม่คำนึงถึงขอบเขตของผลที่ตามมาอาจเป็นอันตรายได้ โครงสร้างการตัดสินใจสามารถช่วยคุณชั่งน้ำหนักผลที่น่าจะมาจากการตัดสินใจครั้งหนึ่งกับอีกการตัดสินใจหนึ่ง ในบางกรณี อาจช่วยให้คุณประมาณการผลตอบแทนที่คาดว่าจะได้รับจากการตัดสินใจ ตัวอย่างเช่น หากคุณสร้างการประมาณค่าเงินดอลลาร์ของผลลัพธ์และความน่าจะเป็นทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับผลลัพธ์แต่ละผลลัพธ์ คุณสามารถใช้ตัวเลขเหล่านี้ในการคำนวณว่าการตัดสินใจครั้งแรกแบบใดจะนำไปสู่ผลตอบแทนทางการเงินโดยเฉลี่ยสูงสุด โครงสร้างการตัดสินใจให้กรอบการทำงานเพื่อพิจารณาความน่าจะเป็นและผลตอบแทนของการตัดสินใจ ซึ่งสามารถช่วยคุณวิเคราะห์การตัดสินใจเพื่อทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

ข้อเสียของการใช้แผนผังการตัดสินใจคือผลลัพธ์ของการตัดสินใจ การตัดสินใจที่ตามมา และผลตอบแทนอาจขึ้นอยู่กับความคาดหวังเป็นหลัก เมื่อมีการตัดสินใจจริง ผลตอบแทนและผลการตัดสินใจอาจไม่เหมือนกับที่คุณวางแผนไว้ อาจเป็นไปไม่ได้เลยที่จะวางแผนสำหรับเหตุการณ์ฉุกเฉินที่อาจเกิดขึ้นจากการตัดสินใจ สิ่งนี้สามารถนำไปสู่โครงสร้างการตัดสินใจที่ไม่สมจริงซึ่งอาจนำคุณไปสู่การตัดสินใจที่ไม่ดี นอกจากนี้ เหตุการณ์ที่ไม่คาดคิดอาจเปลี่ยนแปลงการตัดสินใจและเปลี่ยนผลตอบแทนในแผนผังการตัดสินใจ ตัวอย่างเช่น หากคุณคาดหวังว่าพ่อแม่ของคุณจะจ่ายเงินครึ่งหนึ่งของวิทยาลัยเมื่อตัดสินใจไปโรงเรียน แต่ภายหลัง พบว่าคุณจะต้องจ่ายค่าเล่าเรียนทั้งหมด ผลตอบแทนที่คุณคาดหวังจะแตกต่างอย่างมากจาก ความเป็นจริง

แผนผังการตัดสินใจค่อนข้างเข้าใจง่ายเมื่อมีการตัดสินใจและผลลัพธ์เพียงเล็กน้อยในแผนผัง ต้นไม้ขนาดใหญ่ที่มีโหนดการตัดสินใจหลายสิบโหนด (จุดที่ตัดสินใจใหม่) สามารถซับซ้อนและอาจมีค่าจำกัด ยิ่งมีการตัดสินใจในแผนภูมิมากเท่าใด ผลลัพธ์ที่คาดหวังก็จะยิ่งแม่นยำน้อยลงเท่านั้น ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณทำแผนผังต้นไม้เพื่อตัดสินใจไปเรียนที่วิทยาลัย คุณอาจไม่สามารถทำนายโอกาสได้อย่างแม่นยำ ที่คุณจะทำเงินได้มากกว่า 100,000 ดอลลาร์ใน 10 ปี แต่คุณอาจจะสามารถประมาณการรายได้ของคุณได้อย่างถูกต้องหลังจากที่คุณออกจาก วิทยาลัย.