Переваги та недоліки дерев рішень

Дерева рішень — це діаграми, які намагаються відобразити діапазон можливих результатів і наступних рішень, прийнятих після первинного рішення. Наприклад, ваше початкове рішення може полягати в тому, чи вступати в коледж, і дерево може спробувати покажіть, скільки часу ви витратите на виконання різних видів діяльності та вашу здатність заробляти на основі ваших даних рішення. Використання дерев рішень має кілька помітних плюсів і мінусів.

Одним з найбільш корисних аспектів дерев рішень є те, що вони змушують вас розглядати якомога більше можливих результатів рішення, які ви можете придумати. Приймати швидкі рішення, не враховуючи діапазон наслідків, може бути небезпечно. Дерево рішень може допомогти вам зважити ймовірні наслідки одного рішення проти іншого. У деяких випадках це навіть може допомогти вам оцінити очікувані виплати рішень. Наприклад, якщо ви створюєте оцінку вартості в доларах для всіх результатів і ймовірностей, пов’язаних з кожним результатом Ви можете використовувати ці числа, щоб обчислити, яке початкове рішення призведе до найбільшої середньої фінансової виплати. Дерева рішень забезпечують основу для розгляду ймовірності та виграшу рішень, що може допомогти вам проаналізувати рішення, щоб прийняти найбільш обґрунтоване рішення.

Недоліком використання дерев рішень є те, що результати рішень, подальші рішення та виплати можуть базуватися насамперед на очікуваннях. Коли приймаються фактичні рішення, виплати та рішення в результаті можуть відрізнятися від тих, які ви планували. Можливо, неможливо спланувати всі непередбачені ситуації, які можуть виникнути в результаті прийняття рішення. Це може призвести до нереалістичного дерева рішень, яке може привести вас до неправильного рішення. Крім того, несподівані події можуть змінити рішення та змінити виграш у дереві рішень. Наприклад, якщо ви очікуєте, що ваші батьки будуть платити за половину вашого коледжу, коли вирішите піти до школи, але пізніше виявите, що вам доведеться заплатити за все своє навчання, ваші очікувані виплати будуть різко відрізнятися реальність.

Дерева рішень відносно легко зрозуміти, коли в дерево міститься мало рішень і результатів. Великі дерева, які включають десятки вузлів прийняття рішень (місця, де приймаються нові рішення), можуть бути згорнуті і можуть мати обмежену цінність. Чим більше рішень в дереві, тим менш точними будуть очікувані результати. Наприклад, якщо ви зробите карту рішення про вступ до коледжу, ви, ймовірно, не зможете точно передбачити шанси що ви будете заробляти понад 100 000 доларів США за десять років, але ви зможете точно оцінити свій заробіток після того, як виходите з коледж.