如何用决策树分析模型辅助决策？

 
 
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     作者：林骥
     来源：林骥

当我们做决策的时候，首先要明确界定自己面对的问题是什么，然后再去寻找合适的方法。

今天介绍：决策树分析模型。

1. 模型介绍

决策树分析模型，是指把决策的节点画成树的形状，列出不同状态下的概率和期望值，直观显示决策的过程，从而帮助我们做出正确的决策。

决策树分析模型的意义，在于把所有选项都列出来，然后对它们进行概率上的分析。

当问题比较复杂的时候，如果只是停留在大脑里，那么就容易出现遗漏的情况。

在做出重大决策之前，不妨先画一颗决策树，然后再问自己 5 个问题：

（1）为何这个选项优于其他选项？

（2）这个选项经得起仔细推敲吗？

（3）能不能综合其他选项的优点？

（4）有没有把问题想得过于简单化？

（5）是否正确评估选项的不确定性？

2. 应用举例

为了方便理解，我参考《赤裸裸的统计学》书中的一个例子，并适当做了简化。

假设你有 10 万块钱，有个朋友劝你用来投资一家初创公司，这家公司计划研发一种新的产品，如果该产品成功进入市场，那么你将要机会获得 500 万元的回报；但是如果投资失败，那么你将血本无归。

这项投资的潜在回报非常诱人，但风险也很大。请问你应该如何决策？

你可能会问：投资成功的可能性有多大？

你的朋友告诉你，预估产品研发成功的概率是 30%；如果产品研发成功，获得批准的概率为 80%；如果产品获得批准之后，没有被竞争对手打败，成功进入市场的概率是 50%；如果一切顺利，那么你将获得 500 万元的投资回报；如果其中任何一个环节失败，那么你将血本无归。

我们利用决策树分析模型，可以画一个树形图：

观察决策树形图，可以算出，投资成功的概率 = 30% * 80% * 50% = 12%，预期回报 = 500 * 12% = 60 万元。

虽然预期回报是投资额的 6 倍，但是不要忘记，投资失败是大概率事件，失败的概率高达 88%。

至于你是否要投资，还取决于你的实际情况和风险偏好。

按照大数定律给出的建议是，只要上面的预估概率大致准确，对于资金充足的投资者来说，就应该尽可能多地找到类似的投资机会，而且数量越多越好，在几百个项目里面，肯定有一些会成功，有一些会失败，但平均来看，最终会挣到大钱，这就是很多成功的投资机构正在做的事。

但如果这 10 万块钱是你辛辛苦苦积攒的血汗钱，一旦投资失败，生活将受到严重的影响，那么建议你避开此类风险比较大的投资项目，不要用赌博的心态去做投资的决策。

另外，需要提醒你特别注意的是，决策树分析模型也有它的缺点，其中主观概率可能偏差太大，因此可能导致决策失误。

最后的话

在《决策与判断》这本书中，有这样一句话：

脱离情境的决策是不存在的。

我们每天都在经历各种各样的情景，要做出各种各样的选择，每一次选择其实都是在进行决策。

决策具有滞后效应，现在的选择，短期内可能看不出明显的差别，但长期来看，日积月累，对未来的发展可能会产生深远的影响。

比如说，一个人今天是选择看书学习一个小时，还是选择看短视频娱乐一个小时，明天都还是照样过，可能看不出什么差别。

但是如果把时间拉长，例如五年以后，不同的选择，结果可能就会相差甚远。能力是努力的积累，成绩是能力的积累，形象是成绩的积累，所有积累都需要时间。

我们往往高估一个决策的短期影响，却严重低估一个决策的长期影响。

我们应该尽最大的努力，做最好的打算，但接受最坏的结果。

如果你对决策树算法的代码感兴趣，可以参考下面这篇文章：

决策树算法应用及结果解读

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