決策樹法（風險型決策方法）

決策樹法（風險型決策方法）

決策樹法 （風險型決策方法） 次瀏覽 | 2022.05.03 19:24:03 更新 來源 ：互聯網 精選百科 本文由作者推薦 決策樹法風險型決策方法

決策樹分析法是一種運用概率與圖論中的樹對決策中的不同方案進行比較，從而獲得最優方案的風險型決策方法。圖論中的樹是連通且無回路的有向圖，入度為0的點稱為樹根，出度為0的點稱為樹葉，樹葉以外的點稱為內點。決策樹由樹根（決策節點）、其他內點（方案節點、狀態節點）、樹葉（終點）、樹枝（方案枝、概率枝）、概率值、損益值組成。

中文名

決策樹法

外文名

Decision tree

原理

概率論

常用方法

風險分析決策方法

要素

決策結點、方案分枝、狀態結點

分析工具

樹形圖

適用范圍

定量分析

簡介決策樹法

決策論中（如風險管理），決策樹（Decision?tree）由一個決策圖和可能的結果（包括資源成本和風險）組成，用來創建到達目標的規劃。決策樹建立并用來輔助決策，是一種特殊的樹結構。決策樹是一個利用像樹一樣的圖形或決策模型的決策支持工具，包括隨機事件結果，資源代價和實用性。它是一個算法顯示的方法。[1]

決策樹經常在運籌學中使用，特別是在決策分析中，它幫助確定一個能最可能達到目標的策略。如果在實際中，決策不得不在沒有完備知識的情況下被在線采用，一個決策樹應該平行概率模型作為最佳的選擇模型或在線選擇模型算法。決策樹的另一個使用是作為計算條件概率的描述性手段。

適用范圍

決策樹法的適用范圍：適用于對不確定性投資方案期望收益的定量分析。

原理

它利用了概率論的原理，并且利用一種樹形圖作為分析工具。其基本原理是用決策點代表決策問題，用方案分枝代表可供選擇的方案，用概率分枝代表方案可能出現的各種結果，經過對各種方案在各種結果條件下損益值的計算比較，為決策者提供決策依據。

決策樹分析法是常用的風險分析決策方法。該方法是一種用樹形圖來描述各方案在未來收益的計算。比較以及選擇的方法，其決策是以期望值為標準的。人們對未來可能會遇到好幾種不同的情況。每種情況均有出現的可能，人們目前無法確知，但是可以根據以前的資料來推斷各種自然狀態出現的概率。在這樣的條件下，人們計算的各種方案在未來的經濟效果只能是考慮到各種自然狀態出現的概率的期望值，與未來的實際收益不會完全相等。

如果一個決策樹只在樹的根部有一決策點，則稱為單級決策；若一個決策不僅在樹的根部有決策點，而且在樹的中間也有決策點，則稱為多級決策。

要素

整個決策樹由決策結點、方案分枝、狀態結點、概率分枝和結果點五個要素構成。

步驟決策樹法

（1）繪制決策樹圖。從左到右的順序畫決策樹，此過程本身就是對決策問題的再分析過程。

（2）按從右到左的順序計算各方案的期望值，并將結果寫在相應方案節點上方。期望值的計算是從右到左沿著決策樹的反方向進行計算的。

（3）對比各方案的期望值的大小，進行剪枝優選。在舍去備選方案枝上，用“=”記號隔斷。

優點

決策樹法是管理人員和決策分析人員經常采用的一種行之有效的決策工具。它具有下列優點：

1、決策樹列出了決策問題的全部可行方案和可能出現的各種自然狀態，以及各可行方法在各種不同狀態下的期望值。

2、能直觀地顯示整個決策問題在時間和決策順序上不同階段的決策過程。

3、在應用于復雜的多階段決策時，階段明顯，層次清楚，便于決策機構集體研究，可以周密地思考各種因素，有利于作出正確的決策。

當然，決策樹法也不是十全十美的，它也有缺點，如使用范圍有限，無法適用于一些不能用數量表示的決策；對各種方案的出現概率的確定有時主觀性較大，可能導致決策失誤等等。

局限性

1、多級決策樹可能過于復雜，不容易與其他人交流；

2、為了能夠用樹形圖表示，可能有過于簡化環境的傾向；

3、使用范圍有限，無法適用于一些不能用數量表示的決策；

4、對各種方案的出現概率的確定有時主觀性較大，可能導致決策失誤。

參考資料