ビデオ: 第19問 定量的リスク分析とモデル化の技法（PMP受験のための35時間PM講座 第6版） 2025
決定木 は、意思決定に役立つ予測分析のアプローチです。たとえば、食品トラック事業、レストラン、または書店という3つのビジネスプロジェクトのいずれかに特定の金額を投資するかどうかを決定する必要があるとします。 ビジネスアナリストは、それぞれのビジネスアイデアの失敗率または成功率を、それぞれの場合に得られるパーセンテージと利益として算出しました。
<！ - 成功率
失敗率| 食品トラック | 60％ | 40％ |
|---|---|---|
| レストラン | 52％ | 48％ |
| 書店 | 50％ | 50％ |
| ビジネス | 利得（USD） | 損失（USD） |
| 食品トラック | 20、000 999〜 レストラン | 40,000 |
|---|---|---|
| -21,000
書店9,000,000 999,000 < - 2 - > |
表示された過去の統計データから、以下のように決定木を作成できます。 | このような意思決定ツリーを使用してビジネスベンチャーを決定することは、各代替案の期待値 |
| を計算することから始まります。 | 期待値は、決定のすべての可能な結果を含むように計算される。フードトラック事業の考え方の期待値を計算すると、次のようになります。 | <！ （90％x 20,000（USD））+（40％* -7,000（USD））= 9,200（USD） >期待値は、食品トラック事業への投資による平均利益を反映しています。このシナリオでは、もちろん、仮説的な数字を使って作業しています。毎回同じ状況下で食品トラック事業に数回投資しようとすると、平均利益は1事業あたり9,200（USD）になります。 |
| レストラン事業の期待値=（52％x 40,000（USD））+（48％* - レストラン事業の期待値）書店事業の期待値=（50％x 6,000（USD））+（50％* -1,000（USD））= 2、 500（USD） | レストラン事業の期待値は、レストラン事業に数回投資した場合の平均利益を予測したものです。したがって、期待値はビジネス上の意思決定の基準となります。この例では、3つの選択肢の期待値により、レストラン事業への投資に賛成する可能性があります。ディシジョンツリーは、分類ルール（以前のオンラインウォッチストアの例で述べたものなど）を視覚化するためにも使用できます。決定アルゴリズムは、分類規則を表す決定木を生成する。時計店の例では、特定の顧客が店舗から時計を購入するかどうかを予測する必要があります。決定木は本質的にフローチャートである。決定木の各 | 節点 |
この決定ツリーは、顧客がオンラインストアで所与の時計を購入する可能性があるかどうかを予測する。この決定木のノードは、分析している属性の一部を表しています。それぞれが時計、顧客の年齢、および顧客給与に対する顧客の関心のスコアです。
モデルを新しい顧客Xに適用すると、ツリーのルートから決定木の葉（yesまたはno）までの経路をトレースできます。このリーフは、その顧客が宣伝されている時計に対してどのように挙動するかを示し、マッピングします。
