决策树利用概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是用决策点代表决策问题，用方案分枝代表可供选择的方案，用概率分枝代表方案可能出现的各种结果，经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。
更新时间：2023-03-10 10:53:29 查看全文>>
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决策树的优势
查看全文>>决策树法优势：
1.决策树列出了决策问题的全部可行方和可能出现的各种自然状态，以及各可行方法在各种不同状态下的期望值。能直观地显示整个决策问题在时间和决策顺序上不同阶段的决策过程。
2.在应用于复杂的多阶段决策时，阶段明显，层次清楚，便于决策机构集体研究，可以周密地思考各种因素，有利于作出正确的决策。
决策树法缺点：
使用范围有限，无法适用于一些不能用数量表示的决策；对各种方的出现概率的确定有时主观性较大，可能导致决策失误。
决策树定义
决策树是利用概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理，是用决策点代表决策问题，用方分枝代表可供选择的方，用概率分枝代表方可能出现的各种结果，经过对各种方在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。
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决策树分析方法适用于
查看全文>>决策树分析方法适用于对不确定性投资方期望收益的定量分析。
决策树(简称DT)利用概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是用决策点代表决策问题，用方分枝代表可供选择的方，用概率分枝代表方可能出现的各种结果，经过对各种方在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。
主要优点和局限性
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决策树法和价值分析法的区别
查看全文>>价值链分析方法是企业为一系列的输入、转换与输出的活动序列集合，每个活动都有可能相对于最终产品产生增值行为，从而增强企业的竞争地位。企业通过信息技术和关键业务流程的优化是实现企业战略的关键。企业通过在价值链过程中灵活应用信息技术，发挥信息技术的使能作用、杠杆作用和乘数效应，可以增强企业的竞争能力。决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。
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层次分析法和决策树的区别
查看全文>>层次分析法，简称AHP，是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初，在为美国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。
决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。
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决策树法的重要性
查看全文>>决策树列出了决策问题的全部可行方和可能出现的各种自然状态，以及各可行方法在各种不同状态下的期望值。能直观地显示整个决策问题在时间和决策顺序上不同阶段的决策过程。在应用于复杂的多阶段决策时，阶段明显，层次清楚，便于决策机构集体研究，可以周密地思考各种因素，有利于作出正确的决策。
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决策树法优缺点
查看全文>>决策树法优点：决策树列出了决策问题的全部可行方和可能出现的各种自然状态，以及各可行方法在各种不同状态下的期望值。能直观地显示整个决策问题在时间和决策顺序上不同阶段的决策过程。在应用于复杂的多阶段决策时，阶段明显，层次清楚，便于决策机构集体研究，可以周密地思考各种因素，有利于作出正确的决策。决策树法缺点：使用范围有限，无法适用于一些不能用数量表示的决策；对各种方的出现概率的确定有时主观性较大，可能导致决策失误；等等。
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决策树法的缺点
查看全文>>决策树法缺点：
使用范围有限，无法适用于一些不能用数量表示的决策；
对各种方的出现概率的确定有时主观性较大，可能导致决策失误；等等。
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决策树法的构成
查看全文>>决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方进行比较，从而获得最优方的风险型决策方法。决策树由树根（决策节点）、其他内点（方节点、状态节点）、树叶（终点）、树枝（方枝、概率枝）、概率值、损益值组成。
决策论中（如风险管理），决策树（Decisiontree）由一个决策图和可能的结果（包括资源成本和风险）组成，用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的树结构。决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具，包括随机事件结果，资源代价和实用性。它是一个算法显示的方法。决策树经常在运筹学中使用，特别是在决策分析中，它帮助确定一个能最可能达到目标的策略。如果在实际中，决策不得不在没有完备知识的情况下被在线采用，一个决策树应该平行概率模型作为最佳的选择模型或在线选择模型算法。决策树的另一个使用是作为计算条件概率的描述性手段。
它利用了概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是用决策点代表决策问题，用方分枝代表可供选择的方，用概率分枝代表方可能出现的各种结果，经过对各种方在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。
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