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以相亲为例,快速了解决策树

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相亲.png

作为一个女孩子,你妈妈一直很为你的终身大事担心,今天又要给你介绍对象了。

你随口一问:多大了?她说:26。你问:长得帅不帅?她说:挺帅的。你问:收入高不高?她说:不算很高,中等情况。你说:那好的,我去见见。
找男朋友,绝对是比找工作、创业投资公司,更重要的战略决策。这么重要的决策,有没有一些商业工具可用呢?当然。今天我要与你分享一个工具:决策树(Decision Tree)。
什么叫决策树?其实你刚才那连珠炮似的问题,就有决策树的基本逻辑在里面。
当你问“多大了?”的时候,其实就开始启动了“相亲决策树”的第一个决策节点。这个决策节点,有两条分支线:第一,大于30岁?哦,是大叔,那就不见了;第二,三十岁以下?嗯,年龄可以。然后,你才会接着问“长得帅不帅?”这又是一个决策节点,“不帅到了丑的级别”,那就别见了。如果至少中等 ,那就再往下,走到第三个决策节点“收入高不高?”。穷?那也不能忍。

决策树模型

你通过三个决策节点“年龄、长相、收入”,排除了“老、丑、穷的人”,选出“30岁以下,收入中等的帅小伙”。这套像树一样层层分支,不断递进的决策工具,就是“决策树”。
西蒙说:管理就是决策。而决策树,就是一种把决策节点画成树的辅助决策工具,一种寻找最优方案的画图法。
怎么样?一点都不难吧。但是别急,你注意到没有,你的“相亲决策树”有一个不太现实的地方,就是你妈居然能回答你的每一个问题。这让你的决策,变得非常简单直接。现实情况通常不是这样的。
现实情况通常是,你希望赖以决策的依据,是没有确定答案的。比如你如果问你妈:他的脾气好吗?你妈估计会说:哎呀,这个说不好,我只见过一面,感觉八成脾气还不错吧。你再问:他未来会有钱吗?你妈估计会说:这天知道。他这么努力,估计至少有三成概率,未来总会有钱吧?
听完这些回答:80%可能脾气不错,30%可能将来会有钱,你还去不去相亲?这就难决定了。这是,我们就往“决策树”中引入了一个“概率”。
这种被概率化了的决策树,又叫:概率树(Probability Tree)。
增加了“不确定性”后,应该怎么用“决策树”,或者“概率树”决策呢?假设满意的最高分是10分,不满意的最高分是-10分,现在你要做一件事情,给“脾气”和“有钱”这两个不确定的条件,所产生的四个组合,诚实的打个分。

如果他真的脾气好,也真的未来很有钱,你有多满意?如果真是这样,那是100%的满意啊!打10分。

好。如果他的脾气虽然很好,但是很不幸,因为运气问题、能力问题,最后真的还是一生穷困,你有多满意?嗯,虽然没钱,但好歹脾气好。这就是命吧。如果真这样,我的满意度是3分。

好。接着来。如果不幸他的脾气很差,最后还没钱呢?这简直就是渣男啊,-10分!

那如果脾气差,但最后一不小心很有钱呢?这是一个好问题。要不要为了钱忍呢?忍一辈子很难啊,我还是打-5分吧。

在80%好脾气,30%会有钱的不确定下,你是见,还是不见呢?如果决定不见,你没有得失,收益是“0”。但是如果见呢?那就有四种可能性:

脾气差,但有钱的概率是20% x 30% = 6%。对这种情况,你打了-5分。也就是这条概率分支,你的收益是:6% x (-5分) = -0.3分。

脾气差,没钱呢?概率是:20% x 70% = 14%,收益是:14% x (-10分) = -1.4分。

脾气又好又有钱的概率是:80% x 30% = 24%,收益是:24% x 10分 = 2.4分。

脾气好,但是没钱的概率是:80% x 70% = 56%,收益是:56% x 3分 = 1.68分。

所以,如果你选择了见,你的总收益是:(-0.3分) + (-1.4)分 + 2.4分 + 1.68分 = 2.38分。
你决定见的总体收益是2.38分,不见的收益是0。所以,怎么样?应该赶紧画个妆出门,去相亲。
所以决策树,就是一种把决策节点画成树的辅助决策工具,一种寻找最优方案的画图法;概率树在决策树的基础上,增加了对条件发生概率的预测,和对结果收益的评估,然后加权平均得到一个“期望值”,用这个期望值,作为依据,辅助决策。

作者:刘润
来源:前沿公社

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