决策树分析是一种用决策点代表决策问题的方法，通过方案分枝和概率分枝来展示不同方案和可能结果。它通过对各种方案在各种结果条件下的损益值进行计算比较，为决策者提供决策依据，适用于对不确定性投资方案的定量分析。决策树分析包括绘制决策树图、计算期望值、对比方案并确定最佳方案等步骤。每个决策都可能引出不同事件和结果，形成树的枝干，决策树也可以有不同的形态，如二叉或多叉。衡量节点时需要考虑记录数、分类路径和正确分类比例等因素。
一、基本概念
决策树分析将决策过程各阶段之间的结构绘制成一张箭线图，看起来像一棵树的枝干。每个决策或事件都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果。这种决策分支图形化表示即为决策树。决策树中的决策点代表决策问题，方案分枝代表可供选择的方案，而概率分枝则代表方案可能出现的各种结果。
二、实施步骤
1.绘制决策树图：从左到右的顺序画出决策树，这个过程本身就是对决策问题的再分析。
2.计算期望值：按从右到左的顺序，计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行的。
3.对比选择最佳方案：对比各方案的期望值的大小，将期望值小的方案（即劣等方案）剪掉，所剩的最后方案为最佳方案。
三、决策树的特点
决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。对每个节点的衡量包括：
1.通过该节点的记录数；
2.如果是叶子节点的话，分类的路径；
3.对叶子节点正确分类的比例。
有些规则的效果可以比其他的一些规则要好，选择适当的分割方法是非常重要的。从根到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。
决策树分析是一种通过图形化的方式展示决策过程的方法，它能够帮助决策者对各种方案的期望收益进行定量分析，从而为决策者提供决策依据。通过绘制决策树、计算期望值、对比选择最佳方案等步骤，决策树分析能够帮助决策者找到最佳的解决方案。
