decision treeとは? わかりやすく解説

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デシジョン‐ツリー【decision tree】

読み方:でしじょんつりー

決定木


ディシジョン・ツリー

【英】decision tree

決定木クラスター分析実施するための要素技術のひとつで、特定の結果もたらす要因拾い出すのに用いる。ある事象起きるまでに、どのような分岐点があるかを、システム自動的に探し出す

ディシジョン・ツリー

読み方でぃしじょん つりー
【英】: decision tree

ディシジョン・ツリーは、確率的事象積み重ねによって到達される結果総合的に評価して意思決定資するために用いられる手法で、投資問題決定によく使われる
1 本の井戸を掘るか、または計画放棄するのような一つ分岐点しかない場合は、期待金額の手法で十分である。しかし意思決定分岐点沢山ある場合もある。例えば、ある鉱区取得しようという場合今後生じであろう一連の事象について考え必要がある。その企業では、現在分かっている地質情報を基にして掘るか、または掘る前にさらに精密な地震探査資料購入するかなどの選択迫られるまた、もしその地質情報を基にして掘った井戸ドライホールか、または少量しか油を産出しなかったとすれば、その鉱区放棄する前にもう1本の井戸を掘るかどうか分かれ道直面するこのように鉱区応札する際の分析も非常に複雑である。ディシジョン・ツリーは、決定迫られる時点何回にもわたって存在するときに使われる技法で、この解析法は一連の事象について各事象結果起こり得る確率与えられているときに使用できる。ディシジョン・ツリーは一連の事象と、その結果起こり得る可能性樹形図式示したのである
図に石油探鉱意思決定のディシジョン・ツリーを例として示す。二つ上の分かれる点を node という。四角によって囲まれる点を decision node、円によって囲まれる点を chance node という。一つnode から枝分かれする数には制限がない。chance node から分かれる結果には、起こり得る確率と金損益表が与えられる。図のディシジョン・ツリーにおいて、< >内の数字意思決定伴って決まる金額出入りであり、chance node から分かれるにある小数は、起こり得る確率であり、()内はその結果出入りである。このディシジョン・ツリーにおいて、地震探鉱行い構造発見され場合のみ試掘する、という方策とられるとすると、その結果期待値次のように計算されるEV =(-10)+ 0.7 ×(-30)+ 0.7 × 0.2 ×(400)=+25 一連の意思決定をするのにディシジョン・ツリーを使う利点次のとおりである。
(1) 複雑な意思決定仕組み小さな部分分割し機会によって分岐する結果および意思決定による分岐定義し解析している。
(2) 一連の意思決定対し確率計算して、ある特定の目的地を選ぶことができる。
(3) これによって複雑な意思決定システム解析ができる。
(4) すべての一連の行動過程が、最初意思決定前に示される
(5) 各意思決定分岐点で、もし条件最初に考えていたもの異なった場合でも、残り分岐を再解析してその時点から先の新しい戦略考えることができる。
(6) ディシジョン・ツリーは、追加情報購入する価値解析するのに便利である。例えば、詳細な地震探査資料購入することは、大きな構造発見する確率増加するために、正当化されることが多い。
一連の意思決定要する事業においては一段階の結果が出るたびに先行き事象の確率が変わるので、一段階ごとにその先について新しいディシジョン・ツリーが描かれる。なお、金額アウトプットは、時間的なずれによって価値が変わるので、割引法によってある共通時点引き戻し考えるべきである。 

図 ディシジョン・ツリー

「decision tree」の例文・使い方・用例・文例

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