为什么要用决策树?
很多时候我们寻求解决问题的方式,是咨询那些成功的人,以此获得更多的经验和规律。但是这种方式很可能是错的。
1)用个体A来支撑个体B的前提是,两个个体在所有条件上尽量保持一致。
2)任何从个体出发去推及整体的做法,基本上都是不科学的。
我们并不能仅仅凭借结果来判断之前的决策是好的。
因为,生活是一个各项条件随机发生的概率分布。
过去的每一件事情的结果,都是众多可能的结果之一。
未来要发生的事情,也将有无数种可能的结果。
所以我们需要运用[[概率论]]来应对不确定性,即查理芒格提出的[[费马帕斯卡系统]]。
费马帕斯卡系统是概率论的基本原则。
在生活中,充满了各种诱惑,人们根据经验和各种心理倾向做决定,从而掉入了很多的陷阱。
通过费马帕斯卡系统的学习理解,我们要从认知上明白,事情的实际概率是多少,在有了清晰的认识之后,再做决定将更加理性。
什么是决策树?
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。
概率树,是在决策树的基础上,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。
决策树的缺点是什么?
主观概率,即对概率和结果的主观判断会对数据产生很大的影响。
如何减少主观判断的偏差?
用外部视角
什么叫做外部视角?
把个案当成整体的一部分,避免[[小数概率]],穷举样本,调查和这个个案相似的情况到底有多少。
如何用决策树?
画出决策树的步骤:
1、列出你想要实现的目标或者解决的问题(一般用正方形表示)
2、在它的右侧画出能够实现这一目标的所有方案(一般用圆形表示)
3、在所有的方案下面再列出这种方案可能的各个结果及其实现的概率(结果一般用三角形表示)。
被概率化的决策树,叫做概率树,因为增加了不确定性。
cm:持续做正确的事情,可以提高决策成功的概率
如果我们在大概率事件上持续投入,大概率事件发生的可能性会极大增加。更确切地说,我们在高期望的事件上持续投入(结果发生的概率虽然小,但是回报足够大),坚持下去会获得高期望收入。
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