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每时每刻人们都处在做决定之中,大到考研择校,决定未来命运,小到中午吃饭选择,决策选择无时无刻不出现在人们面前。而决策选择又将深刻影响到接下来的一系列行动,决策做得好则事半功倍,一旦决策出了错误,未来则需要付出千百倍的努力来纠正。

本文将会借助BoardMix博思在线白板为大家分享高手们都在用的思维模型,那便是决策树模型,掌握了决策树模型,轻轻松松让你玩转职场!

1. 什么是决策树模型

决策树模型,也就是决策树算法,现如今被广泛应用于公司商业决策之中,它是一种简单高效并且能够对时间做出强有力解释的决策模型。在决策树模型中,用户可以清楚直观地看到每一个决策路径后都对应的相应事件,以及相应结果,随后用户可以使用概率化计算方法取演化事件发生的可能路径,以及可能结果,最终找到该事件的最优方法解!

不同于一般的决策方法,决策树模型是以科学的数学方法、数学基础作为定律的,它是一个逻辑推理的过程,在现有的信息基础上,通过数学方法来推理结果最大可能性与可信性。

2. 决策树模型的优劣势

下面为大家详细介绍决策树模型所具有的优缺点,从而方便大家根据实际情况进行选用。

(1)优点:

  • 决策树模型采用树状图形式进行绘制,在视觉上更加直观清楚,能够将各项选择路径进行可视化呈现;

  • 决策树模型的可靠性能够得到检验。由于决策树模型使用数学方法作为基础,因而可以使用数值统计的方法来验证该模型;

  • 能够处理多路输出,决策本就拥有众多路径,而决策树模型可以同一时间处理多路径选择问题;

  • 选择路径处理时处于白盒模型之中,因而如果给定的某种情况可以观察到,那么就可以使用该模型进行直观化处理。

(2)缺点:

  • 决策树模型不够稳定,因而在在决策过程中一旦出现任何微小的变化都可能导致决策树朝着不同方向前进;

  • 在问题中一旦有某些类占据了主导地位就会使得创建出来的决策树有分差。

3. 决策程序的四要素

使用决策树模型进行决策时,应当遵循以下四项要素

(1)列出可能存在的所有方案。用户对事件进行整体性考虑,随后将存在的所有路径进行表明,并且按照路径一步一步走下去。在这一部分可以使用头脑风暴来辅助方案路径的思考。

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(2)标识损益值。用户需要对每一项方案可能产生影响的因素做出预估,随后计算每一项方案的损益值,将方案损益值进行明确标注,方便接下来的工作。在这一部分需要用户高度集中注意力,运用数学方法进行合理运算。

(3)计算期望值。将每个方案的损益值标识完成后,接下来要估算每个方案发生的可能性概率,同样需要应用数学方法。随后,用户要计算期望值,将用户期望值与损益值、发生可能性概率进行比较。

(4)剪枝做决策。根据比较值,用户需要对决策树模型进行剪枝,做出最后的决定。

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