決定木

一般的な表記では、自分で行動を選ぶ地点を四角い決定節点、結果を左右する出来事を丸い偶然節点、枝の終わりを最終結果として描きます。節点とは、枝が分かれる地点のことです。たとえば「今申し込むか、来月まで待つか」を決定節点に置き、申し込んだ後の「承認される、承認されない」を偶然節点にすれば、自分の選択と自分では決められない出来事を分けられます。機械学習で分類や予測に使う決定木とは、目的が異なります。

図を作る時は、最初に決める内容と対象期間を定め、左から右へ時間順に枝を伸ばします。行動の枝には費用や期限を、偶然の枝には起こる確率とその根拠を、末端には得られる結果と価値を記す構成です。一つの偶然節点から出る枝を漏れなく重ならないように置いた場合、確率の合計は一になります。数値を使う場合は、最終結果から手前へ戻り、各結果の価値と確率から偶然節点の期待値や期待効用を求める順序です。図の正確さを保つには、人による枝の漏れと確率の根拠の点検が必要になります。資料名、確認日、分からない点も枝のそばに残しておけば、前提を後からたどれます。

タロットでは、カードの名前、向き、人物、持ち物、背景、配置が図像上の事実です。そこから「先に相手へ条件を聞く」という行動を思い付く部分は占術上の解釈を経た案に当たります。その案を決定木へ加えることはできます。カードの役割は、行動案や気掛かりを考えるきっかけです。承認率、病気の経過、法的な結論、投資収益の確率には、現実の記録や専門情報が必要になります。確率と結果を確かめたうえで、どの枝を選ぶかは本人が決めます。

意思決定マトリクスは、同じ時点の候補を複数の基準で比べる表です。シナリオ分析は、前提の異なる複数の将来像を作り、各状況への備えを考えます。選択肢集合は、現在実行できる候補の範囲を指す言葉です。決定木は、行動と出来事が続く順序を枝として結び付ける点に特徴があり、取り消せない決定や、後戻りに費用がかかる決定を整理する場面にも向きます。