Prednosti in slabosti dreves odločanja

Odločitvena drevesa so diagrami, ki poskušajo prikazati obseg možnih rezultatov in kasnejših odločitev, sprejetih po začetni odločitvi. Vaša prvotna odločitev je lahko na primer, ali boste obiskovali kolidž, drevo pa bo morda poskušalo pokazati, koliko časa bi porabili za različne dejavnosti in vašo sposobnost zaslužka na podlagi vaše odločitve. Obstaja več pomembnih prednosti in slabosti uporabe odločitvenih dreves.

Upoštevanje posledic

Eden najbolj uporabnih vidikov odločitvenih dreves je, da vas prisilijo, da upoštevate čim več možnih izidov odločitve, kot si jih lahko zamislite. Lahko je nevarno sprejemati odločitve v trenutku, ne da bi upoštevali vrsto posledic. Odločitveno drevo vam lahko pomaga pretehtati verjetne posledice ene odločitve proti drugi. V nekaterih primerih vam lahko celo pomaga oceniti pričakovane rezultate odločitev. Na primer, če ustvarite ocene vrednosti v dolarjih za vse izide in verjetnosti, povezane z vsakim izidom, lahko uporabite te številke za izračun, katera začetna odločitev bo vodila do največjega povprečnega finančnega izplačila. Odločitvena drevesa zagotavljajo okvir za preučevanje verjetnosti in izplačil odločitev, kar vam lahko pomaga pri analizi odločitve, da sprejmete čim bolj informirano odločitev.

Pričakovanja

Pomanjkljivost uporabe odločitvenih dreves je, da lahko rezultati odločitev, kasnejše odločitve in izplačila temeljijo predvsem na pričakovanjih. Ko so sprejete dejanske odločitve, izplačila in posledične odločitve morda ne bodo enake tistim, ki ste jih načrtovali. Morda bo nemogoče načrtovati vse nepredvidene dogodke, ki lahko nastanejo kot posledica odločitve. To lahko vodi do nerealističnega odločitvenega drevesa, ki bi vas lahko vodilo do slabe odločitve. Prav tako lahko nepričakovani dogodki spremenijo odločitve in spremenijo izplačila v odločitvenem drevesu. Na primer, če pričakujete, da bodo vaši starši plačali polovico vaše šole, ko se odločite za šolanje, vendar pozneje odkrijete, da boste morali plačati celotno šolnino, se bodo vaši pričakovani izplačili dramatično razlikovali od realnosti.

Kompleksnost

Odločitvena drevesa je razmeroma enostavno razumeti, če je v drevo vključenih malo odločitev in rezultatov. Velika drevesa, ki vključujejo na desetine vozlišč odločitev (mesta, kjer se sprejemajo nove odločitve), so lahko zapletena in imajo lahko omejeno vrednost. Več ko je odločitev v drevesu, manj natančni bodo pričakovani rezultati. Na primer, če naredite drevo, ki prikazuje odločitev, da greste na kolidž, verjetno ne boste mogli natančno predvideti možnosti, da boste v desetih letih zaslužili več kot 100.000 $, lahko pa boste natančno ocenili svoj zaslužek. moč po končanem študiju.