决策树（Decision Making Tree）是一种特定的流程图，通过绘制不同的行动路线以及它们的潜在结果来可视化决策过程。决策树还可以用于其他特殊领域：决策树算法（decision tree algorithm），贝叶斯算法（bayesian algorithm），马尔可夫模型（markov model）等都需要这部分的专业知识。如有代写需求，欢迎同学们联系，我们期待为你服务！
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决策树（decision making tree）作业代写
决策树通常由三个不同的元素组成：
- 节点：这个顶级节点表示最终目标，表示试图做出的重大决策。
- 分支：分支，来源于根源，代表不同的选择或行动路线，当做一个特定的决定时是可用的。它们通常用箭头表示，通常包括相关成本，以及发生的可能性。
- 叶子节点：附加在分支的末端——代表每个操作的可能结果。通常有两种类型的叶节点：方形叶节点，表示需要做出另一个决定，圆形叶节点，表示一个偶然事件或未知结果。
当组合在一起时，这些元素松散地类似于一棵树，这就是图表名称的由来。
制定决策树的原因
- 决策树是灵活的。决策树是非线性的，这意味着有更多的灵活性来探索、计划和预测决策的几种可能结果，而不管它们实际何时发生。例如，如果你是一名人力资源专业人士，你可以选择决策树，帮助员工根据技能、兴趣和特点，而不是时间线，确定他们理想的发展路径。同时还可以帮助评估某个特定的团队成员是否准备好管理其他人。
- 决策树可以有效地与复杂的流程进行沟通。决策树以可视化的方式展示了因果关系，提供了潜在复杂流程的简化视图。决策树也是简单易懂的，即使以前从未创建过决策树。
- 决策树关注的是概率和数据，而不是情绪和偏见。虽然在做重要决定时征求他人的意见肯定是有帮助的，但过分依赖同事、朋友或家人的意见可能会有风险。首先他们可能不了解全局。
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