概念：决策树

决策树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。

现实情况通常是希望赖以决策的依据没有确定的答案，需要向决策树中引入一个概率，这种被概率化了的决策树，又叫：概率树。

运用：用决策树进行决策

以相亲为例，通过五个决策节点“年龄、长相、脾气、收入、上进”判断相亲对象是否合适见面，其中“脾气”和“收入”是两个不确定的（概率）条件。可以给两个不确定的条件的四种组合打分，假设满意的最高分是10分，不满意的最高分是-10分。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。

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

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

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

总收益是：（-0.3分） + （-1.4）分 + 2.4分 + 1.68分 = 2.38分。此时比不见的收益0分高，应该去见面。

小结：认识决策树

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。