决策树分析法在我国商业银行离散型风险决策中的应用,决策树分析方式的适用范围是

如何借助决策树分析做产品决策?

1、决策树分析法是指分析每个决策或事件（即自然状态）时，都引出两个或多个事件和不同的结果，并把这种决策或事件的分支画成图形，这种图形很像一棵树的枝干，故称决策树分析法。

2、决策树是一种常见的机器学习算法，它可以用来进行分类和回归分析，并且易于理解和解释。决策树的原理和过程如下：原理：决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过一系列的决策来对数据进行分类或预测。

3、从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。（2）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计算的。（3）对比各方案的期望值的大小，进行剪枝优选。在舍去备选方案枝上，用=记号隔断。

4、因而在实际研究数据中，需要特别注意此种情况。模型的构建时通常情况下参数设置越复杂，其会带来训练数据的模型评估结果越好，但测试效果却很糟糕，因而在决策树构建时，需要特别注意参数的相关设置，接下来会使用案例数据进行相关说明。

5、决策树（decision tree）一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。

6、决策树是决策问题的图形表达，对分析多阶段的决策问题十分有效，它指明了未来的决策点和可能发生的偶然事件，并用记号标明各种不确定事件可能发生的概率，它把可行方案、所冒风险及可能的结果直观地表达出来。